本文经AI新媒体量子位（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。用文字生成游戏关卡自己玩是一种怎样的体验？GitHub今日热榜项目《GPT版马里奥》一起来看看吧~你只需要在文本框中输入“管道多，敌人多，障碍物少，海拔低”：点击“生成关卡”，就可以得到自己的马里奥游戏：左边是播放区，可以直接按方向键和a、s、d键控制播放，右边是根据你的要求生成的整体效果图。随意设置这几个选项以解锁更多样式。比如障碍物少的那个：或者管子少障碍物多的那个：……这一波充满了童年的回忆，妈妈再也不用担心我无聊了。不得不提的是，上面大家看到的这些效果，都是基于GPT-2——大语言模型又立功了～利用GPT2生成马里奥关卡这个项目背后的模型叫做MarioGPT。它是第一个基于文本生成游戏关卡（text2level）的模型，在GPT2（distilgpt2）上进行了微调，作者来自哥本哈根信息技术大学。它的训练材料包括《超级马里奥兄弟》和《超级马里奥兄弟：失落的关卡》，由视频游戏关卡语料库提供。具体原理如下图所示：和GPT2一样，MarioGPT可以预测下一个token序列。其中的level表示为一个字符串，会通过一个字节对编码器（Byte-PairEncoding）进行token化。级别按列分解并展平为单个向量（或多个级别为一批向量）。为了合并用户输入的信息，作者为MarioGPT安排了一个冻结文本编码器，它以预训练的双向LLM(BART)的形式出现。同时这里输出模型前向传播的平均隐藏状态（hiddenstate）。最后，将输出状态馈送到GPT2架构的交叉注意力层，并将其与传递到模型中的实际级别序列结合起来就足够了。对于MarioGPT的效果，笔者表示很惊讶，因为它最终产生的结果中有88%可以用来真正突破关卡。怎么玩？由于MarioGPT已经开源，大家也可以自行下载体验。确保电脑已安装python3.8+版本后，使用pip命令或git：“pipinstallmario-gpt”或“gitclonegit@github.com:shyamsn97/mario-gpt.git>pythonsetup.pyinstall”生成关卡至少需要以下代码：作者在项目中也提供了比较深入的教程。如果你想自己尝试生成的关卡，你可以：(1)到Huggingface上的demo上玩。它甚至可以通过在每个元素上选择“更多”或“更少”等选项来生成任意级别，而无需您输入文本。(2)代码控制：使用play和astar功能，前提是你的电脑安装了Java8+。有兴趣的朋友快去试试吧~目前MarioGPT已经有超过500+的star。论文地址：https://arxiv.org/abs/2302.05981项目地址：https://github.com/shyamsn97/mario-gptHFdemo地址：https://huggingface.co/spaces/multimodalart/mariogpt
