Jan 01, 1970
著者:
(1)Prerak Gandhi、インド工科大学ボンベイ校コンピュータサイエンス工学部、ムンバイ、[email protected]、およびこれらの著者は本研究に等しく貢献した。
(2)ヴィシャル・プラマニック、インド工科大学ボンベイ校コンピュータサイエンス工学部、ムンバイ、vishalpramanik、[email protected]、およびこれらの著者は本研究に等しく貢献した。
(3)プシュパク・バタチャリヤ、インド工科大学ボンベイ校コンピュータサイエンス工学部、ムンバイ。
本論文では、プロンプトからの自動プロットおよびスクリプト生成に関する初めての研究を報告しました。自動評価、リッカート尺度を使用した人間による評価、業界パートナー(大規模で評判の高いメディアプラットフォーム)のプロの脚本家による定性的な観察はすべて、スクリプト生成における当社の豊富なデータセットと GPT3 の威力を証明しています。私たちの研究がテレビ番組の脚本家やゲーム番組の脚本家などに役立つことを願っています。
今後の方向性としては、(i) ボリウッドのプロットデータセットの不均衡を是正する必要がある、(ii) 多言語主義のためインドの文字には多くのバリエーションがあり、これに対処する必要がある、(iii) GPT-3 の最も明らかな弱点は、事実データや数字を処理できないため幻覚を引き起こし、ドキュメンタリーや伝記の自動生成を妨げることです。いずれにせよ、幻覚の検出と解決は、言語モデルに対するニーズが高まっています。
この論文は、CC 4.0 DEED ライセンスの下でarxiv で公開されています。