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Eine „Zusammenfassen-und-suchen“-Methode zum Beantworten langer Videofragen: Eingabeaufforderungsbeispiele

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In diesem Artikel untersuchen Forscher die Qualitätssicherung von Zero-Shot-Videos mithilfe von GPT-3 und übertreffen dabei überwachte Modelle, indem sie narrative Zusammenfassungen und visuelles Matching nutzen.
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Kinetograph: The Video Editing Technology Publication HackerNoon profile picture
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Dieses Dokument ist auf Arxiv unter der CC 4.0-Lizenz verfügbar.

Autoren:

(1) Jiwan Chung, MIR Lab Yonsei University ( https://jiwanchung.github.io/ );

(2) Youngjae Yu, MIR Lab Yonsei University ( https://jiwanchung.github.io/ ).

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B. Schnelle Beispiele

Wir verwenden die folgenden Eingabeaufforderungen für jede Phase von Long Story Short. Wir unterbrechen Zeilen aus Gründen der Übersichtlichkeit und kennzeichnen die tatsächlichen Zeilenumbrüche stattdessen mit \n. Außerdem werden aufgelistete Elemente innerhalb der Eingabeaufforderungen mit Auslassungspunkten (...) abgekürzt.


Vom Drehbuch zur Handlung.


Ich bin ein hochintelligenter Storytelling-Bot.

Wenn Sie mir ein Skript geben, gebe ich

Sie die kurze Inhaltsangabe im Detail.\n\n

[Generiertes Drehbuch]\n\n

Zusammenfassung:


Plotindex-Suche.


Handlung:\n

(1) [Plot1]\n

(2) [Plot2]\n

...\N

(N) [HandlungN]\n\n

Ich bin ein hochintelligenter Fragen-Antwort-Bot.

Wenn Sie mir eine Frage stellen, gebe ich Ihnen

ein Index des Plots, den Sie zum Lösen nachschlagen sollten.\n

F: [Frage]\n

Top 1 Plot-Index: (

Handlung:\n

(1) [Plot1]\n

(2) [Plot2]\n

...\N

(N) [HandlungN]\n\n

[Generiertes Drehbuch]\n\n

Ich bin ein hochintelligenter Bot, der Fragen zur Handlung beantwortet.

Wenn Sie mir eine Frage und Kandidaten stellen, gebe ich Ihnen

der Index der Antwort.\n

F: [Frage]\n

Kandidaten:\n

(1): [Antwort1]\n

...\N

(5): [Antwort5]\n

A: (