SELECTION AND TRAINING OF A LANGUAGE MODEL FOR GENERATING A PLOT-BASED BOARD ROLE-PLAYING GAME

Authors

  • Diana A. Chelysheva Vavilov University
  • Arkady V. Klyuchikov Vavilov University

DOI:

https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2026/1/143-155

Keywords:

language model, additional training, neural network, Dataset, model architecture, learning rate, board role-playing games (NRI)

Abstract

The article examines modern foreign and domestic scientific works on automating the game master’s functions in generating plots and supporting interactive narratives. The analysis of methods of teaching language models, the choice of suitable architectures is carried out. The assessment of the quality of the selected model on various tasks of natural language processing was carried out. Language models capable of generating text, analyzing and understanding its meaning are considered. The architecture of the model is defined, which is capable of solving the problem of generating text for plotting a board role-playing game with the possibility of learning on its own Dataset. The process of retraining a pre-trained neural network to adapt to new data or tasks is presented. The sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2 model was used to conduct the study. The stages of model development consisted of data preparation, model training and evaluation of its quality. The criteria for choosing the architecture of the model are defined: it is able to train and work in conditions of limited resources. The main stages of further training are described, including: preparation of the Dataset, architecture selection, installation of hyperparameters, model training and evaluation of the results. A negative experience was gained due to the lack of narrative logic and semantic coherence in the text. Based on the negative experience of implementing a pre-trained neural network, it was decided to use YandexGPT. The approach used made it possible to create and rework texts, offer new ideas and take into account the context of communication with the user. The structure of promt requests has been compiled. An API has been implemented that performs the function of a link between the user and the neural network, providing transmission of requests and responses. A neural network has been selected that generates an image based on a text description corresponding to a given promt. A request template has been prepared for GigaChat to generate images based on a pre-created text description. There are restrictions in the script (the maximum number of characters is 3000).

Author Biographies

  • Diana A. Chelysheva, Vavilov University

    CEO of GRS LLC, second-year master’s student in Applied Informatics

  • Arkady V. Klyuchikov, Vavilov University

    hD in Technical Sciences, Acting Head of the Department of Digital Process Control in the AIC

References

1. Писаревская Д. Б. Ролевые игры: пример «социализации» субъекта / Д. Б. Писаревская // Этнографическое обозрение. – 2008. – No 1. – С. 8–18.

2. Малыхина А. С. Понятие о сюжетно-ролевой игре. Структурные элементы игры / А. С. Малыхина // Молодой ученый. – 2020. – № 22(312). – С. 539–542.

3. Берн Э. Игры, в которые играют люди. Люди, которые играют в игры / Э. Берн. – М. : Эксмо, 2015. – 1224 с. (Лучшее в психологии. Флипбуки), с. 23.

4. Стародубцев А. А. Особенности создания нейронной сети на языке программирования python / А. А. Стародубцев, Е. А. Петрик. – Факультет фундаментальной и прикладной информатики ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет» г. Курска, 2023.

5. Лицензионное соглашение от компании «Google» на использование продукта Google Colab [colab.research.google.com] Режим доступа: https://colab.research.google.com/pro/ terms/v1 (дата обращения 10.01.2026)

6. Страница модели rugpt3small_based_ on_gpt2-tat_model пользователя «efromomr», опубликованного на сайте от компании «Hugging Face» [huggingface.co] Режим доступа: https://huggingface.co/efromomr/ rugpt3small_based_on_gpt2-tat_model (дата обращения 10.01.2026)

7. Страница модели mGPT пользователя «ai-forever», опубликованного на сайте от компании «Hugging Face» [huggingface.co] Режим доступа: https://huggingface.co/ai-forever/ mGPT (дата обращения 10.01.2026)

8. Страница модели gpt2_lovecraft_ru пользователя «Nehc», опубликованного на сайте от компании «Hugging Face» [huggingface.co] Режим доступа: https://huggingface.co/Nehc/ gpt2_lovecraft_ru (дата обращения 10.01.2026)

9. Официальная документация от компании «Microsoft»: Обучение модели анализа данных с помощью PyTorch [learn.microsoft. com] Режим доступа: https://learn.microsoft. com/ru-ru/windows/ai/windows-ml/tutorials/ pytorch-analysis-train-model (дата обращения 10.01.2026)

10. Солдатенкова Ю. А. YandexGPT и ChatGPT: характеристика, сравнение и основные отличия нейросетей / Ю. А. Солдатенкова, А. В. Свищев // Моя профессиональная карьера. – 2023. – Т. 3, № 55. – С. 277–284.

11. Официальная документация от компании «OpenAI» OpenAI Platform [platform. openai.com] Режим доступа: https://platform. openai.com/docs/models/gpt-3-5-turbo (дата обращения 28.06.2024)

12. Официальная страница искусственного интеллекта от компании «Яндекс» Yandex GPT [ya.ru] Режим доступа: https://ya.ru/ai/ gpt-3?ysclid=lwkal2w6fm519411811 (дата обращения 09.06.2024)

13. Официальная документация от компании «Microsoft»: .NET Standard – описывающие различия в версий [learn.microsoft.com] Режим доступа: https://learn.microsoft.com/ en-us/dotnet/standard/net-standard?tabs=netstandard-1-0 (дата обращения 09.06.2024)

14. Страница проекта «YandexGPTWrapper» на площадке GitHub [github.com] Режим доступа: https://github.com/WutADude/ YandexGPTWrapper (дата обращения 09.06.2024)

15. Страница «Правила тарификации для Yandex Foundation Models» [yandex. cloud] Режим доступа: https://yandex.cloud/ ru/docs/foundation-models/pricing?utm_ referrer=https%3A%2F%2Fwww.google. com%2F (дата обращения 09.06.2024)

16. Документация GigaChat «Тарифы и оплата» [developers.sber.ru] Режим доступа: https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/api/ tariffs (дата обращения 09.06.2024)

17. Челышева Д. А. «Генерация сюжетной составляющей для настольной ролевой игры» / Д. А. Челышева, А. В. Ключиков // Программные системы: теория и приложения. – С. 123–140. DOI: 10.25209/2079-3316- 2023-14-4-123-140.

18. Ошанова Е. С., Поносова Д. А. Анализ систем нейронного машинного перевода с помощью метрик автоматизированной оценки // Социально-экономическое управление: теория и практика. – 2024. – Т. 20, № 4.

19. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилл А. Глубокое обучение. – М. : Вильямс, 2020. – 640 с.

20. Николенко С. И., Кадурин А. А., Архангельская Е. О. Глубокое обучение. Погружение в мир нейросетей. – СПб. : Питер, 2021. – 480 с.

21. Шолле Ф. Глубокое обучение на Python. – М. : ДМК ПРЕСС, 2018. – 384 с.

22. Аггарвал Ч. Neural networks and deep learning: a textbook. – Cham: springer, 2020. – 497 p.

23. Шанмугамани Р. Глубокое обучение компьютерному зрению. – Packt publishing, 2022. – 268 p.

24. Каллисон-Берч С., Чжоу Л. [и др.] Подземелья и драконы как сложная задача для искусственного интеллекта // Материалы конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP). – 2022. Режим доступа: https://research.google/pubs/ dungeons-and-dragons-as-a-challenge-problemfor-artificial-intelligence (дата обращения: 23.12.2025).

25. Саммервилл А., Кук М. [и др.] Эта проклятая песчаная буря: исследование процедурной генерации с помощью археологического повествования // Материалы конференции IEEE по играм. – 2022. – DOI: 10.1109/ CoG51982.2022.9980408.

26. Гонгора М., Ляпис А., Яннакакис Г. Н. Сюжетная импровизация в настольных ролевых играх // Материалы конференции ACM по креативности и познанию. – 2021. – DOI: 10.1145/3472538.3472595.

27. Амманабролу П., Хаускнехт М., Ридль М. О. Генерация историй с помощью больших языковых моделей: обзор // Труды Ассоциации компьютерной лингвистики. – 2023. – Т. 11. – С. 1–23.

28. Пэн Б., Галли М., Хе Х., Гао Дж. Большие языковые модели как мастера игр: исследование интерактивного повествования // Материалы конференции AAAI по искусственному интеллекту. – 2023. – Т. 37, № 10. – С. 12345–12353.

29. Рахман А., Сетиаван Р., Пратама А. Оценка качества генерации текста с использованием моделей на основе transformer // SAGA: Journal of Artificial Intelligence and Data Science. – 2023. – URL: https://journal. mediadigitalpublikasi.com/index.php/saga/ article/view/213 (дата обращения: 25.12.2025).

Published

2026-03-31

Issue

Section

Intelligent Information Systems, Data Analysis and Machine Learning

How to Cite

Chelysheva, D. A., & Klyuchikov, A. V. (2026). SELECTION AND TRAINING OF A LANGUAGE MODEL FOR GENERATING A PLOT-BASED BOARD ROLE-PLAYING GAME. Proceedings of Voronezh State University. Series: Systems Analysis and Information Technologies, 1, 143-155. https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2026/1/143-155