Este documento está disponible en arxiv bajo licencia CC 4.0.   Autores:  (1) Jiwan Chung, MIR Lab Universidad Yonsei (   ); https://jiwanchung.github.io/  (2) Youngjae Yu, MIR Lab Universidad Yonsei (   ). https://jiwanchung.github.io/  Tabla de enlaces   Resumen e introducción   Método   experimentos   Trabajo relacionado   Conclusión   Limitaciones y referencias   A. Detalles del experimento   B. Muestras inmediatas  6. Limitaciones  Nuestro estudio tiene algunas limitaciones, que incluyen:  Experimentamos sólo con vídeos con subtítulos en inglés. Sin embargo, nuestro método puede ampliarse para incluir contextos multilingües dado un modelo de lenguaje multilingüe sólido.  Los requisitos de cálculo y memoria de nuestro método son sustanciales debido a su gran dependencia del modelo de lenguaje grande, GPT-3.  Evaluamos Long Story Short con una sola instancia de LLM (GPT-3).    Resumir el contexto del video extenso con GPT-3 conlleva riesgos éticos relacionados con la naturaleza abierta del modelo de lenguaje. GPT-3 puede (a) alucinar hechos falsos sobre el contenido, (b) generar expresiones tóxicas o (c) incorporar implícitamente sesgos sociales en el resumen y las probabilidades de respuesta. Riesgo potencial.  Referencias  [1] Tom Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared D Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, et al. Los modelos de lenguaje son aprendices de pocas oportunidades. Avances en los sistemas de procesamiento de información neuronal, 33:1877–1901, 2020.  [2] Seongho Choi, Kyoung-Woon On, Yu-Jung Heo, Ahjeong Seo, Youwon Jang, Seungchan Lee, Minsu Lee y Byoung-Tak Zhang. DramaQA: comprensión de historias en vídeo centrada en los personajes con control de calidad jerárquico. Preimpresión de arXiv arXiv:2005.03356, 2020.  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