Rénovation des NPC Marchands : Une Nouvelle Experience de Jeu

Dans le monde du gaming, les personnages non-joueurs (PNJ) jouent un rôle crucial pour rendre l'expérience plus captivante pour les joueurs. Parmi eux, les PNJ marchands sont particulièrement importants car ils facilitent l'achat et la vente d'objets. Pourtant, beaucoup de ces marchands PNJ agissent de manière assez ennuyeuse, proposant des prix fixes et des interactions limitées avec les joueurs. Imagine entrer dans un magasin où le vendeur te fixe sans rien dire. Ennuyeux, non ? Ça a poussé à une nouvelle approche pour rendre ces marchands plus vivants et interactifs.

L'objectif d'améliorer les marchands PNJ est de simuler le fonctionnement des commerçants du monde réel. Au lieu des dialogues scriptés et des prix immuables, un marchand PNJ plus actif pourrait négocier les prix et engager des conversations significatives. Ça veut dire que, au lieu de juste appuyer sur un bouton pour acheter un objet, les joueurs auraient la chance de discuter avec le marchand, de parler des prix et peut-être même de marchander un peu.

Pour y arriver, les développeurs se sont tournés vers des modèles de langage large (LLMs), un type d'intelligence artificielle qui excelle à comprendre et à générer du texte semblable à celui des humains. Ces modèles peuvent aider à créer une interaction plus dynamique entre les joueurs et les marchands PNJ. L'idée est simple : rendre les marchands plus intelligents pour qu'ils puissent mieux interagir avec les joueurs et répondre à leurs besoins.

#Le Rôle des Marchands PNJ dans les Jeux

Les marchands PNJ ont une fonction unique dans de nombreux jeux de rôle en monde ouvert. Ils servent de hubs pour échanger des objets, un peu comme quand on fait des courses au supermarché ou dans une petite boutique sympa. Cependant, la façon dont ces PNJ interagissent avec les joueurs manque souvent de profondeur. Les joueurs se retrouvent généralement dans une conversation à sens unique où ils se contentent de recevoir une liste d'objets et de prix.

Par exemple, si un joueur veut acheter une épée brillante, il clique dessus, voit le prix et effectue l'achat sans aucune véritable interaction. C'est simple, mais ça ne semble pas personnel. Dans la vraie vie, faire du shopping est souvent un dialogue rempli de questions et de négociations. Les marchands ajustent les prix en fonction de la demande et peuvent discuter avec les clients pour mieux comprendre leurs besoins. En rendant les marchands PNJ plus interactifs, les joueurs peuvent profiter d'une expérience plus riche qui imite le shopping réel.

#Identifier les Problèmes des Actuels Marchands PNJ

Le défi avec les marchands PNJ actuels peut se résumer à deux problèmes principaux : les prix passifs et la communication passive.

#Prix Passifs

Avec des prix passifs, les marchands s'en tiennent à des prix fixes sans aucune marge de négociation. Imagine entrer dans un magasin où l'étiquette de prix ne change jamais, peu importe quoi. Dans la vraie vie, les vendeurs ajustent souvent les prix en fonction de facteurs comme la disponibilité, la demande et le comportement des clients. En revanche, les développeurs de jeux établissent souvent des politiques de prix strictes qui ne changent pas.

Ce système de tarification rigide peut rendre l'expérience de jeu moins authentique. Après tout, les joueurs apprécient le défi de négocier un meilleur prix ou de découvrir que marchander peut mener à un prix plus intéressant. Pour rendre les marchands PNJ plus engageants, il est essentiel de leur donner la liberté d’ajuster les prix selon différentes circonstances, à l'instar des commerçants du monde réel qui évaluent la valeur de leurs biens avant de les vendre.

#Communication Passive

Le deuxième problème est la façon dont les marchands PNJ communiquent avec les joueurs. Actuellement, de nombreux marchands s'appuient sur des messages scriptés qui ne créent pas une expérience immersive. Les joueurs interagissent avec les marchands PNJ via des dialogues pré-écrits qui ne répondent pas aux besoins individuels. C'est comme parler à un robot qui peut seulement dire quelques phrases.

Dans la vrai vie, la communication est fluide et implique un dialogue aller-retour. Les joueurs profiteraient d'une expérience plus interactive s'ils pouvaient poser des questions sur les objets, obtenir des réponses personnalisées et engager des négociations semblables à une véritable expérience de shopping.

#Introduction des Modèles de Langage Large

Alors, comment les développeurs peuvent-ils résoudre ces problèmes ? La réponse réside dans les modèles de langage large (LLMs). Ces modèles sont entraînés sur d'énormes quantités de texte et peuvent générer des réponses ressemblant à celles des humains. En intégrant les LLMs avec les marchands PNJ, les développeurs peuvent créer une expérience plus riche où les PNJ peuvent ajuster les prix dynamiquement et engager des conversations naturelles.

Pense aux LLMs comme le cerveau d'un PNJ. Ils peuvent aider le marchand à comprendre l'intention du joueur, à répondre à des questions et même à suggérer des variations de prix en fonction des caractéristiques ou des achats précédents du joueur. L'objectif est de rendre le marchand PNJ plus attachant et adaptable, comme un commerçant avisé qui connaît bien son inventaire et ses clients.

#Développer le Cadre des Marchands

Pour donner vie à l'idée d'un marchand PNJ plus actif, un cadre a été proposé, mettant l'accent sur deux composants principaux : un module d'évaluation et un module de négociation.

#Module d'Évaluation

Le module d'évaluation est chargé de déterminer la valeur des objets. Au lieu de s'appuyer sur des prix fixes, ce module permet au marchand d'évaluer la valeur d'un objet en fonction de ses caractéristiques et des tendances du marché actuelles.

C'est un peu comme un bijoutier qui évalue la valeur d'un diamant. Le module d'évaluation utilise les LLMs pour analyser les descriptions d'objets et proposer un prix de vente. Cette tarification dynamique peut rendre l'expérience de shopping beaucoup plus intéressante pour les joueurs, qui peuvent alors négocier un prix en fonction de l'évaluation du module.

#Module de Négociation

Le module de négociation fonctionne main dans la main avec le module d'évaluation. Une fois qu'un joueur exprime son intérêt pour acheter un objet, le négociateur engage un dialogue interactif sur le prix. Ce module utilise les LLMs pour faciliter les conversations et utiliser diverses tactiques pour convaincre les joueurs d'acheter des objets.

Par exemple, si un joueur veut acheter une épée, le négociateur pourrait dire quelque chose comme : "Je peux te proposer cette épée pour 100 pièces d'or, mais si tu prends aussi un bouclier, je peux baisser le prix à 90 pièces." Ce va-et-vient maintient non seulement les joueurs engagés, mais crée également un sentiment de satisfaction lorsqu'ils réussissent à négocier un bon deal.

#Réaliser des Expériences

Pour s'assurer que ces modules fonctionnent efficacement, une série d'expériences a été menée. L'accent était mis sur la comparaison de différentes méthodes d'entraînement pour découvrir lesquelles offraient les meilleures performances tant pour les évaluateurs que pour les négociateurs. Voici un aperçu rapide de ce qui a été testé :

#Méthodes de Peaufinage

Deux principales méthodes d'entraînement ont été explorées : le peaufinage supervisé (SFT) et la distillation des connaissances (KD). Le SFT améliore les performances d'un modèle en l'entraînant sur un ensemble de données spécifique, tandis que la KD transfère des connaissances d'un modèle plus grand à un plus petit, garantissant que les modèles plus petits peuvent tout de même être efficaces sans nécessiter d'énormes ressources computationnelles.

Les expériences ont montré que les méthodes SFT, en particulier lorsqu'elles étaient appliquées à de plus petits modèles de langage, étaient efficaces pour créer des évaluateurs fiables. De même, les méthodes KD ont également montré des promesses, démontrant que les modèles plus petits pouvaient générer des dialogues persuasifs sans nécessiter de lourdes demandes computationnelles.

#Résultats des Expériences

Les résultats des expériences ont fourni des informations précieuses. Le module d'évaluation s'est révélé capable d'estimer les prix des objets avec un haut niveau de précision, tandis que le module de négociation a démontré une capacité à engager les joueurs dans des dialogues significatifs et persuasifs.

#Performance des Évaluateurs

Les évaluateurs utilisant des LLMs ont été capables de générer des prix de vente qui correspondaient de près aux valeurs réelles des objets. Ça veut dire que les joueurs pouvaient avoir confiance dans les offres du marchand, ce qui les rendait plus susceptibles d'engager des transactions. Les joueurs qui pouvaient négocier trouvaient souvent qu'ils pouvaient obtenir des prix pour les objets qui semblaient justes et raisonnés.

#Performance des Négociateurs

Du côté de la négociation, les résultats indiquaient que les LLMs étaient capables de formuler des arguments persuasifs et de maintenir un dialogue engageant. La capacité du négociateur à utiliser différentes tactiques pour convaincre les joueurs a montré la polyvalence des LLMs dans la création d'une expérience plus interactive.

Les joueurs ont apprécié la chance de négocier et ont eu l'impression que leurs actions avaient un impact réel sur le résultat – une expérience qui améliore l'immersion et le plaisir.

#Aborder les Cas Irréguliers

Bien que les expériences aient produit des résultats positifs, certaines irrégularités ont également émergé. Les développeurs doivent être conscients de ces problèmes potentiels lors de la conception des marchands PNJ. Par exemple :

#Cadeaux

Parfois, les marchands offraient des objets supplémentaires ou des bonus pour encourager les achats. Bien que cela reflète des tactiques de vente réelles, cela peut perturber l'équilibre du jeu s'il n'est pas géré correctement. Les développeurs doivent décider s'ils veulent autoriser de tels comportements et comment cela s'intègre dans les règles du jeu.

#Improvisations

Il y a eu des instances où les marchands suggéraient des objets qui n'existaient pas ou faisaient des remarques bizarres sur leur stock. Ce phénomène, connu sous le nom de "hallucination", se produit généralement avec des modèles plus petits qui manquent d'un entraînement robuste. Les développeurs devraient se préparer à des résultats inattendus et mettre en place des systèmes pour confirmer la légitimité des objets suggérés.

#Erreurs Arithmétiques

Dans certains cas, les marchands avaient du mal avec les calculs de base pendant les négociations. Par exemple, ils pouvaient mal annoncer le coût total de plusieurs objets. Cela peut créer de la confusion pour les joueurs et perturber le processus de négociation. Les développeurs pourraient envisager d'utiliser des outils externes pour aider avec les calculs pour éviter ce problème.

#L'Avenir des Marchands PNJ

Transformer les marchands PNJ en personnages plus actifs et engageants peut considérablement enrichir l'expérience de jeu dans son ensemble. À mesure que les développeurs continuent de peaufiner leurs cadres et d'utiliser des technologies avancées comme les LLMs, les interactions entre les joueurs et les marchands deviendront plus authentiques et agréables.

Imagine entrer dans un marché virtuel où chaque marchand te salue avec un sourire chaleureux, se souvient de tes achats précédents et propose des offres personnalisées. Les possibilités sont infinies, et à mesure que la technologie évolue, les expériences que nous vivons dans les mondes du jeu évolueront aussi.

#Conclusion

En résumé, repenser la façon dont les marchands PNJ interagissent avec les joueurs peut aboutir à une expérience de jeu plus vivante et immersive. En abordant les problèmes de tarification passive et de communication, les développeurs peuvent créer des marchands dynamiques qui négocient les prix et facilitent des interactions riches. Avec l'aide des modèles de langage large, il est possible de créer des PNJ marchands intelligents qui imitent les commerçants du monde réel.

Alors que le paysage du jeu continue d'évoluer, les développeurs ont l'opportunité de donner vie à des personnages comme jamais auparavant. Dans un monde où chaque interaction peut sembler authentique, les joueurs sont sûrs de se retrouver immergés dans une narration plus riche, rendant chaque séance de shopping une aventure plutôt qu'une corvée.

Donc, la prochaine fois que tu feras des courses dans un jeu, pense aux possibilités : un marchand bavard qui se souvient de tes préférences, propose des bonnes affaires, et peut-être même partage une blague ou deux. Maintenant, ça, ce serait le top du jeu !