रफ में हीरे: मध्यम आकार के एलएलएम का लाभ उठाकर एक खेल अवधारणा में कल्पना के sparcs को बदलना

ARXIV: 2509.24730V1 घोषणा प्रकार: नया सार: हाल के शोध ने प्रदर्शित किया है कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) खेल डिजाइन सहित विभिन्न डोमेन में विशेषज्ञों का समर्थन कर सकते हैं। इस अध्ययन में, हम मध्यम आकार के एलएलएम की उपयोगिता की जांच करते हैं, मॉडल जो उपभोक्ता-ग्रेड हार्डवेयर पर काम करते हैं, आमतौर पर छोटे स्टूडियो या घर के वातावरण में उपलब्ध होते हैं। हमने दस प्रमुख पहलुओं की पहचान करके शुरू किया जो एक मजबूत गेम अवधारणा में योगदान करते हैं और तीस नमूना गेम विचारों को उत्पन्न करने के लिए CHATGPT का उपयोग करते हैं। तीन मध्यम आकार के एलएलएम, लामा 3.1, क्यूवेन 2.5 और डीपसेक-आर 1 को तब पहले से पहचाने गए पहलुओं के अनुसार इन विचारों का मूल्यांकन करने के लिए प्रेरित किया गया था। दो शोधकर्ताओं द्वारा एक गुणात्मक मूल्यांकन ने मॉडल के आउटपुट की तुलना की, जिससे पता चलता है कि डीपसेक-आर 1 ने गुणवत्ता में कुछ परिवर्तनशीलता के बावजूद सबसे लगातार उपयोगी प्रतिक्रिया का उत्पादन किया। वास्तविक दुनिया की प्रयोज्यता का पता लगाने के लिए, हमने खेल के विकास के लिए एक कहानी पाठ्यक्रम में नामांकित दस छात्रों के साथ एक पायलट अध्ययन चलाया। अपनी स्वयं की परियोजनाओं के शुरुआती चरणों में, छात्रों ने अपने खेल अवधारणाओं को परिष्कृत करने के लिए हमारे शीघ्र और डीपसेक-आर 1 का उपयोग किया। परिणाम एक सकारात्मक स्वागत का संकेत देते हैं: अधिकांश प्रतिभागियों ने आउटपुट को उच्च गुणवत्ता के रूप में मूल्यांकन किया और अपने वर्कफ़्लोज़ में ऐसे उपकरणों का उपयोग करने में रुचि व्यक्त की। इन निष्कर्षों से पता चलता है कि वर्तमान मध्यम आकार के एलएलएम शुरुआती गेम डिजाइन में मूल्यवान प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं, हालांकि आगे के तरीकों के परिशोधन में निरंतरता और समग्र प्रभावशीलता में सुधार हो सकता है।