インタラクティブフィクションにおける人工知能エージェントは主に強化学習に基づいているが、近年の大規模言語モデルの急速な発展を考慮し、我々は大規模言語モデルを使用してインタラクティブフィクションタスクを解く方法を提案する。我々が選んだテストデータセットはTextWorldCommonsense(TWC)である。TWCゲームでは、エージェントのタスクは部屋を整理し、アイテムを適切な位置に配置することであり、タスクを上手く解くにはエージェントが「どのアイテムがどの位置に属するか」という常識を持つ必要がある。提案手法の性能をテストした結果、大規模言語モデルは微調整を受けずに、トレーニングセットで学習された強化学習ベースラインと同等ぐらいの性能を持っていることが分かる。具体的には、GPT4.0one-shotはEasyおよびMediumレベルの総計10個のTWCゲームですべてのタスクを完璧に遂行し、Hardレベルのゲームでは、提案手法（スコアは0.52）は性能の一番良いベースライン（0.57）に負けたが、この差はプロンプトの改良によって補われる可能性がある。

インタラクティブフィクション(IF)、あるいはテキストアドベンチャーゲームでは、プレイヤーの命令とエンジンの応答がすべて自然言語で行われる。言語を理解するだけでなく、高い得点を獲得するためには、人工知能(AI)エージェントは他の複雑なスキル、例えば、長期記憶、計画、常識などを持つ必要がある。報酬がスパースであるため、過去のIFの分野におけるAIエージェントは主に強化学習技術を基にしていたが、近年の大規模言語モデル(LLMs)の急速な発展を考慮し、我々はLLMsを使用してIFタスクを解く方法を提案する。我々は提案手法に基づいてGPT3.5turboとGPT4.0turboの性能をTWCデータセット[1](詳しい説明は4.1節を参照してほしい)でテストした。実験の結果、LLMsは微調整なしで、トレーニングセットで学習された強化学習モデルと競り合う性能を持っていることが示された。