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Eine „Zusammenfassen-und-suchen“-Methode zum Beantworten langer Videofragen: Einschränkungen und Referenzen von@kinetograph

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

von Kinetograph: The Video Editing Technology Publication
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6 Mindest read2024/05/26
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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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The Kinetograph's the 1st motion-picture camera. At Kinetograph.Tech, we cover cutting edge tech for video editing.

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Academic Research Paper

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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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6. Einschränkungen

Unsere Studie weist einige Einschränkungen auf, darunter:


  1. Wir experimentieren nur mit Videos mit englischen Untertiteln. Unsere Methode kann jedoch erweitert werden, um mehrsprachige Kontexte einzubeziehen, sofern ein starkes mehrsprachiges Sprachmodell vorliegt.


  2. Der Rechen- und Speicherbedarf unserer Methode ist aufgrund ihrer starken Abhängigkeit vom großen Sprachmodell GPT-3 erheblich.


  3. Wir bewerten Long Story Short mit nur einer einzigen Instanz von LLM (GPT-3).


Potentielles Risiko. 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.

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