この論文はCC 4.0ライセンスの下でarxivで公開されています。 著者:  (1) Jiwan Chung、延世大学MIRラボ（   ）; https://jiwanchung.github.io/  （２）Youngjae Yu、延世大学MIRラボ（   ）。 https://jiwanchung.github.io/ リンク一覧 概要と序文 方法 実験 関連作業 結論 制限事項と参考文献 A. 実験の詳細 B. プロンプトサンプル 6. 制限事項 私たちの研究には、次のようないくつかの限界があります。 私たちは英語の字幕付きのビデオのみで実験を行いました。ただし、強力な多言語モデルがあれば、私たちの方法は多言語のコンテキストを含めるように拡張できます。 私たちの方法は、大規模な言語モデルである GPT-3 に大きく依存しているため、計算とメモリの要件がかなり大きくなります。  Long Story Short を LLM (GPT-3) のインスタンス 1 つだけで評価します。  -3 を使用して長いビデオ コンテキストを要約すると、言語モデルのオープンエンドな性質に関連する倫理的なリスクが伴います。GPT-3 は、(a) コンテンツに関する偽の事実を幻覚的に伝えたり、(b) 有害な発言を生成したり、(c) 要約と回答の可能性に暗黙的に社会的偏見を埋め込んだりする可能性があります。 潜在的なリスク。GPT 参考文献 [1] Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、et al。言語モデルは少数ショット学習者である。神経情報処理システムの進歩、33：1877–1901、2020年。  [2] Seongho Choi、Kyoung-Woon On、Yu-Jung Heo、Ahjeong Seo、Youwon Jang、Seungchan Lee、Minsu Lee、Byoung-Tak Zhang。DramaQA：階層的QAによるキャラクター中心のビデオストーリー理解。arXivプレプリントarXiv：2005.03356、2020年。  [3] Seongho Choi、Kyoung-Woon On、Yu-Jung Heo、Ahjeong Seo、Youwon Jang、Minsu Lee、Byoung-Tak Zhang。Dramaqa：階層的QAによるキャラクター中心のビデオストーリー理解。AAAI人工知能会議論文集、第35巻、1166〜1174ページ、2021年。  [4] Chenyou Fan、Xiaofan Zhang、Shu Zhang、Wensheng Wang、Chi Zhang、Heng Huang。ビデオ質問応答のための異種メモリ強化マルチモーダル注意モデル。IEEE / CVFコンピュータービジョンおよびパターン認識会議の議事録、1999〜2007ページ、2019年。  [5] Tsu-Jui Fu、Linjie Li、Zhe Gan、Kevin Lin、William Yang Wang、Lijuan Wang、Zicheng Liu。 Violet: マスクされたビジュアルトークンモデリングを備えたエンドツーエンドのビデオ言語トランスフォーマー。 arXivプレプリントarXiv:2111.12681、2021年。  [6] Jiyang Gao、Runzhou Ge、Kan Chen、Ram Nevatia。ビデオ質問応答のためのモーションアピアランス共記憶ネットワーク。IEEE Computer Vision and Pattern Recognitionカンファレンスの議事録、6576-6585ページ、2018年。  [7] フィリップ・ジョン・ゴリンスキーとミレラ・ラパタ「グラフベースのシーン抽出による映画脚本要約」NAACL、2015年。  [8] Pengcheng He、Baolin Peng、Liyang Lu、Songhe Wang、Jie Mei、Yang Liu、Ruochen Xu、Hany Hassan Awadalla、Yu Shi、Chenguang Zhu、Wayne Xiong、Michael Zeng、Jianfeng Gao、Xuedong Huang。 Z-code++: 抽象的な要約に最適化された事前トレーニング済みの言語モデル。 ArXiv、abs/2208.09770、2022年。  [9] Yunseok Jang、Yale Song、Youngjae Yu、Youngjin Kim、Gunhee Kim。Tgif-qa：視覚的な質問応答における時空間推論に向けて。IEEEコンピュータービジョンおよびパターン認識会議の議事録、2758〜2766ページ、2017年。  [10] Bhavan Jasani、Rohit Girdhar、Deva Ramanan。movieqaで正しい質問をしているのでしょうか？IEEE/CVF国際コンピュータビジョンワークショップ会議論文集、0～0ページ、2019年。  [11] キム・ジュンヨン、マ・ミヌク、キム・キョンス、キム・ソンジン、ユ・チャン。映画ストーリーの質問応答のための漸進的注意記憶ネットワーク。IEEE/CVFコンピュータービジョンとパターン認識会議の議事録、8337-8346ページ、2019年。  [12] ジュンヨン・キム、ミヌク・マ、キョンス・キム、ソンジン・キム、チャン・D・ユオ。映画ストーリー質問応答のためのプログレッシブ・アテンション・メモリ・ネットワーク。IEEE/CVFコンピュータービジョンおよびパターン認識会議論文集、8337-8346ページ、2019年。  [13] Kyung-Min Kim、Min-Oh Heo、Seong-Ho Choi、Byoung-Tak Zhang。Deepstory：ディープエンベデッドメモリネットワークによるビデオストーリーQA。第26回国際人工知能合同会議の議事録、2016〜2022ページ、2017年。  [14] Seonhoon Kim、Seohyeong Jeong、Eunbyul Kim、Inho Kang、Nojun Kwak。多肢選択式ビデオQAのための自己教師あり事前トレーニングと対照表現学習。AAAI、2021年。  [15] Myungji Lee、Hong-Seok Kwon、Jaehun Shin、WonKee Lee、Baikjin Jung、JongHyeok Lee。対話情報を用いた拡張学習表現を用いたトランスフォーマーベースの脚本要約。NUSE、2021年。  [16] Jie Lei、Licheng Yu、Mohit Bansal、Tamara L Berg。Tvqa：ローカライズされた構成的なビデオ質問応答。EMNLP、2018年。  [17] Jie Lei、Licheng Yu、Tamara L Berg、Mohit Bansal。Tvqa+：ビデオ質問応答のための時空間グラウンディング。Tech Report、arXiv、2019年。  [18] Junnan Li、Dongxu Li、Caiming Xiong、Steven Hoi。Blip：統合された視覚言語理解と生成のための言語画像の事前トレーニングのブートストラップ。ICML、2022年。  [19] Chin-Yew Lin. 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