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/  Linktabelle   Zusammenfassung und Einleitung   Methode   Experimente   Ähnliche Projekte   Abschluss   Einschränkungen und Referenzen   A. Einzelheiten zum Experiment   B. Schnelle Beispiele  6. Einschränkungen  Unsere Studie weist einige Einschränkungen auf, darunter:  Wir experimentieren nur mit Videos mit englischen Untertiteln. Unsere Methode kann jedoch erweitert werden, um mehrsprachige Kontexte einzubeziehen, sofern ein starkes mehrsprachiges Sprachmodell vorliegt.  Der Rechen- und Speicherbedarf unserer Methode ist aufgrund ihrer starken Abhängigkeit vom großen Sprachmodell GPT-3 erheblich.  Wir bewerten Long Story Short mit nur einer einzigen Instanz von LLM (GPT-3).    Das Zusammenfassen des langen Videokontexts mit GPT-3 birgt ethische Risiken im Zusammenhang mit der offenen Natur des Sprachmodells. GPT-3 kann (a) falsche Fakten über den Inhalt halluzinieren, (b) toxische Äußerungen generieren oder (c) implizit soziale Vorurteile in die Zusammenfassung und die Antwortwahrscheinlichkeiten einbetten. Potentielles Risiko.  Verweise  [1] Tom Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared D Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, et al. Sprachmodelle sind Lerner mit wenigen Versuchen. Fortschritte in neuronalen Informationsverarbeitungssystemen, 33:1877–1901, 2020.  [2] Seongho Choi, Kyoung-Woon On, Yu-Jung Heo, Ahjeong Seo, Youwon Jang, Seungchan Lee, Minsu Lee und Byoung-Tak Zhang. DramaQA: Charakterzentriertes Verständnis von Videogeschichten mit hierarchischer Qualitätssicherung. arXiv-Vorabdruck arXiv:2005.03356, 2020.  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