대화형 가상 아바타 개발을 위한 유니티 기반 LLM 개발 환경 구축
Building an LLM Development Environment in Unity for Developing Conversational Virtual Avatars
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초록
자연어를 기반으로 하는 사용자의 언어를 이해하고, 사람처럼 응답하는 대화 기능을 제공하는 대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)을 사람의 외형을 갖춘 가상 아바타에 탑재하여 실제 사람처럼 상호작용할 수 있는 지 능형 가상 에이전트(Intelligent Virtual Agent, IVA) 연구에 관한 관심이 늘어나고 있다. 본 연구는 지능형 가상 에이전 트를 3차원 대화형 가상 아바타로 구현하기 위하여 유니티 기반의 LLM을 활용한 통합 개발 환경 구축 방법을 분석 한다. 본 연구의 핵심 목표는 오픈 소스로 공개된 LLM을 사용하는 기계학습 개발 도구인 Inference Engine과 OpenAI 의 모델을 사용하기 위해 제공되는 OpenAI API를 활용하는 방법을 비교 분석하는 것이다. 따라서, Inference Engine과 OpenAI API를 활용한 유니티 기반 LLM 개발 환경 구축 과정을 정리하고, 대화형 가상 아바타를 구현하는 과정을 통 해 두 개발 환경의 특징과 차이를 분석하고자 한다. Phi-3.5 모델과 GPT-4o 모델을 각각 사용하여 대화형 가상 아바 타와 사용자 인터페이스로 구성된 실험 환경에서 사용자의 질문에 응답하는 대화 콘텐츠를 실행한 결과를 토대로, Inference Engine과 OpenAI API의 개발 과정, 응답 생성 시간, 기능 등의 특징을 비교하여 다양한 대화형 가상 아바타 개발에 활용할 수 있는 방향성을 제시한다.
Abstract
There is a growing interest in research on Intelligent Virtual Agent (IVA) that can interact like a real person by loading L arge Language Model (LLM) that understand the user's language based on natural language and provide human-like convers ational functions onto a virtual avatar with a human appearance. This study analyzes a method of building an integrated de velopment environment using Unity-based LLM to implement IVA as three-dimensional interactive virtual avatars. The prima ry objective of this study is to compare and analyze the methods of utilizing the Inference Engine, a machine learning deve lopment tool that uses LLMs released as open-source, and the OpenAI API, which provides access to OpenAI's models. Th erefore, we aim to organize the process of building a Unity-based LLM development environment using the Inference Engin e and the OpenAI API, then analyze the characteristics and differences between the two development environments through the process of creating a conversational virtual avatar. Based on the results of executing conversational content that responds to users' questions in an experimental environment consisting of a conversational virtual avatar and a user interface (UI) usi ng the Phi-3.5 model and the GPT-4o model, we compare the development process, response generation time, and functions of the Inference Engine and the OpenAI API to suggest directions that can be utilized in the development of various intera ctive virtual avatars.