【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于大语言模型的游戏策略生成方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、slg(simulation life game，人生模拟游戏)是在游戏市场中占据重要一席的模拟游戏。在这类游戏中，玩家在游戏中模拟生活，不同玩家可以同时在线。由于此类游戏游玩时间超长，游戏后期活跃玩家会快速衰减，容易影响活跃玩家的体验。因此，游戏厂商通常会采用非玩家控制角色npc进入游戏，为真实玩家服务，提高他们的游戏体验。
2、然而，由于slg游戏的状态和动作众多，决策空间巨大。不同游戏角色的行为逻辑混乱，难以保持游戏动作的前后一致性，从而导致游戏真实性较差。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于大语言模型的游戏策略生成方法、设备及存储介质，旨在保持游戏角色的游戏动作的前后一致性，从而提升游戏真实性。
2、第一方面，本申请实施例提供一种基于大语言模型的游戏策略生成方法，包括：
3、获取游戏角色的多个第一状态数据，其中，多个所述第一状态数据包括不同游...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的游戏策略生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的游戏策略生成方法，其特征在于，所述多个游戏动作包括第一游戏动作和第二游戏动作，所述第一游戏动作与其他游戏动作需要消耗的游戏资源数据存在重合，所述第二游戏动作与其他游戏动作需要消耗的游戏资源数据不存在重合。
3.根据权利要求2所述的游戏策略生成方法，其特征在于，所述根据所述多个游戏动作的第二预测概率，生成游戏动作策略，包括：
4.根据权利要求3所述的游戏策略生成方法，其特征在于，所述根据各所述第一游戏动作的冲突矩阵和各所述第一游戏动作的第二预测概率，...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的游戏策略生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的游戏策略生成方法，其特征在于，所述多个游戏动作包括第一游戏动作和第二游戏动作，所述第一游戏动作与其他游戏动作需要消耗的游戏资源数据存在重合，所述第二游戏动作与其他游戏动作需要消耗的游戏资源数据不存在重合。
3.根据权利要求2所述的游戏策略生成方法，其特征在于，所述根据所述多个游戏动作的第二预测概率，生成游戏动作策略，包括：
4.根据权利要求3所述的游戏策略生成方法，其特征在于，所述根据各所述第一游戏动作的冲突矩阵和各所述第一游戏动作的第二预测概率，确定各所述第一游戏动作的执行次序，包括：
5.根据权利要求1所述的游戏策略生成方法，其特征在于，所述游戏动作包括以下至少一种：
6.根据权利要求1所述的游戏策略生成方法，其特征在于，所述多个游戏动作通过多个游戏模块获取，不同所述游戏模块配置有不同所述游戏动作；
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨培，陈家涛，石奔飞，梁泽年，李子康，许壮，
申请(专利权)人：超参数科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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