Google gần đây đã công bố một mô hình mới để tự động tạo tóm tắt bằng cách sử dụng máy học, được phát hành trong Google Tài liệu mà bạn đã có thể sử dụng. Mô hình sẽ cố gắng hiểu toàn bộ tài liệu và tạo ra một bản tóm tắt ngắn về phần đó — điều mà một số chuyên gia điện ảnh rõ ràng vẫn không thể làm được. Mô hình cần đạt được hai điều để đạt được điều đó, bạn sẽ tìm hiểu trong video dưới đây! Xem video Người giới thiệu ►Đọc toàn bộ bài viết: ►Bài đăng trên blog của Google: ►GPT-3 video: ► Video chú ý: ►RNN là gì ?: ►Bản tin của tôi (Một ứng dụng AI mới được giải thích hàng tuần cho email của bạn!): https://www.louisbouchard.ai/google-docs-summary/ https://ai.googleblog.com/2022/03/auto-generated-summaries-in-google-docs.html https://youtu.be/gDDnTZchKec https://youtu.be/QcCJJOLCeJQ https://youtu.be/Z0pb3LjeIZg Https://www.louisbouchard.ai/newsletter/ Bản ghi video 0:00 bạn có thấy khó để tóm tắt nhanh không 0:02 một bộ phim bạn vừa xem hoặc một cuốn sách bạn 0:04 đọc một vài tuần trước đây đôi khi bạn yêu thích 0:06 một cuốn sách và nếu bạn không thể quản lý 0:09 nhớ nội dung của nó mà tôi thường không thể 0:11 bạn có thể sẽ khiến bạn của bạn nhàm chán vì 0:12 nói chuyện trong một giờ để mô tả nhiều 0:15 các chương và các phần quan trọng trong khi 0:17 người bạn chỉ muốn có một nhanh chóng và 0:18 tóm tắt ngắn gọn đây là bởi vì thực hiện một 0:21 bản tóm tắt tuyệt vời là thách thức ngay cả đối với chúng tôi 0:23 nhưng cần thiết nó sẽ hữu ích như thế nào 0:26 có thể nhanh chóng biết cuốn sách là gì 0:28 về trước khi mua nó hoặc đơn giản là để giúp đỡ 0:30 bạn xem qua tất cả các email của mình và 0:32 tài liệu trong vài giây, dành thời gian để 0:34 tóm tắt và tóm tắt công việc của bạn cũng là 0:36 rất quan trọng nếu bạn muốn được đưa 0:38 nghiêm túc trong công việc và trọng lượng của bạn và 0:41 thiên vị nhà tài trợ của video này sẽ 0:43 giúp bạn với điều đó với yêu thích của tôi 0:45 trọng số và thành kiến của tính năng báo cáo nó 0:48 giúp bạn tạo các báo cáo đẹp về 0:50 lần chạy trước của bạn với siêu của bạn 0:51 tham số và bất kỳ ma trận nào được theo dõi 0:54 giây nó thậm chí còn cho phép bạn tạo 0:56 các âm mưu rõ ràng và năng động so với 0:58 điều hành các thành viên trong nhóm của bạn có thể rời đi 1:00 bình luận ngay trên báo cáo nếu điều này 1:02 không khiến bạn trở thành kỹ sư giỏi nhất 1:05 trong đội của bạn, tôi không biết bạn sẽ làm gì 1:07 đồng đội sẽ hiểu bạn là gì 1:09 làm việc trong tích tắc nó sẽ 1:11 cho phép họ giúp bạn nếu họ có thể 1:13 tiết kiệm thời gian quý báu và có thể 1:15 hiểu lầm hãy thử trọng lượng và 1:17 thiên vị miễn phí với liên kết đầu tiên 1:19 dưới đây và thu lợi nhuận từ những lợi ích này bằng cách 1:22 nâng cao trò chơi kỹ thuật của bạn 1:27 giống như để tạo báo cáo rõ ràng, bạn 1:29 cần phải hiểu biết nhiều về một 1:32 đặt phim hoặc bất kỳ nội dung nào bạn đang thử 1:34 để tóm tắt để làm tốt, hãy bỏ qua tất cả 1:36 thông tin không cần thiết trong khi lưu giữ 1:39 điều cần thiết tạo ra một cái gì đó như 1:41 ngắn gọn nhất có thể có thể thực sự 1:42 phức tạp hoặc thậm chí không thể ở đây tôi 1:46 cố gắng giải thích nghiên cứu trong vài phút 1:48 và tôi thường không thể làm được 1:49 ngắn hơn 5 phút ngay cả khi nó chỉ 1:52 bản tóm tắt của một đoạn 20 trang mà nó yêu cầu 1:55 hàng giờ làm việc và tinh chỉnh và bây giờ tôi 1:57 có thể được thay thế bằng ai làm điều đó 2:00 tốt hơn trong mili giây thực sự google 2:03 gần đây đã công bố một mô hình mới cho 2:05 tự động tạo tóm tắt bằng cách sử dụng 2:07 máy học được phát hành trong tài liệu google 2:09 mà bạn đã có thể sử dụng mô hình sẽ 2:12 cố gắng hiểu toàn bộ tài liệu và 2:14 tạo ra một bản tóm tắt ngắn về phần 2:16 một số chuyên gia điện ảnh 2:18 rõ ràng vẫn không thể làm được nhu cầu của mô hình 2:21 để đạt được hai điều hiểu 2:23 văn bản trong tài liệu được gọi là tự nhiên 2:25 hiểu ngôn ngữ và tạo ra 2:28 các câu mạch lạc sử dụng một cách tự nhiên 2:30 ngôn ngữ hay nói cách khác là biểu diễn 2:33 thế hệ ngôn ngữ tự nhiên nhưng làm thế nào có thể 2:36 bạn đạt được điều mà bạn đã đoán với 2:39 rất nhiều dữ liệu và sức mạnh tính toán thật may mắn 2:41 đủ đây là nghiên cứu của google họ 2:44 đã đào tạo mô hình của chúng tôi để nhân rộng 2:46 quá trình suy nghĩ để tạo tóm tắt 2:48 sử dụng quá nhiều tài liệu với 2:50 tóm tắt được tạo theo cách thủ công nhìn thấy tất cả 2:52 những ví dụ này mà mô hình giống bất kỳ 2:55 học sinh giỏi và cuối cùng có thể 2:57 tạo ra các bản tóm tắt tương đối tốt cho 2:59 tài liệu tương tự như nó đã thấy trong 3:02 giai đoạn đào tạo của nó, bạn có thể thấy lý do tại sao chúng tôi 3:04 cần dữ liệu chất lượng tốt ở đây mô hình 3:06 sẽ học hỏi từ họ nó chỉ có thể là 3:09 tốt như dữ liệu được sử dụng cho 3:11 đào tạo nó nó sẽ giống như có một 3:13 huấn luyện viên thực sự tồi mà không biết 3:15 bất cứ điều gì về bóng rổ cố gắng 3:17 dạy một người chơi mới làm thế nào có thể mới này 3:19 cầu thủ trở nên tốt nếu huấn luyện viên 3:21 không biết gì về môn thể thao này 3:24 tài năng của người mới sẽ không được tối ưu hóa 3:26 và có thể bị lãng phí chỉ vì 3:28 huấn luyện kém thì thách thức đi kèm 3:31 khái quát thành các tài liệu mới 3:33 khái quát hóa là một cái gì đó thậm chí còn khó khăn 3:35 cho những sinh viên chỉ học cách 3:37 thực hiện các ví dụ đã cho nhưng không 3:40 hiểu cách áp dụng các công thức 3:42 đó là điều tương tự ở đây mà người mẫu phải đối mặt 3:45 khó khăn vì nó không thể nhớ tất cả 3:47 tài liệu và tóm tắt thuộc lòng nó có 3:50 để hiểu họ hoặc ít nhất là biết 3:52 những từ nào cần tập trung vào 3:55 để tạo ra một bản tóm tắt phản ánh 3:57 tài liệu tốt sau này sẽ hầu hết 4:00 có thể xảy ra như mô hình không 4:02 thực sự hiểu tài liệu nó chỉ 4:04 hiểu cách thực hiện nhiệm vụ 4:06 điều đó thật không may là vẫn còn xa 4:09 mức độ thông minh của con người nhưng cũng đủ 4:11 cho một nhiệm vụ như vậy tôi vừa đề cập 4:13 chú ý tốt đây không phải là một 4:16 sự chú ý trùng hợp có thể là nhiều nhất 4:18 khái niệm quan trọng đằng sau mô hình này 4:21 thực sự giống như gpt3 mô hình mới này 4:24 cũng sử dụng kiến trúc máy biến áp 4:26 và cơ chế chú ý, đây là nơi 4:28 tính toán cao được yêu cầu như bạn biết 4:31 máy biến áp lớn và mạnh mẽ 4:34 mạng nhưng hầu hết thời gian hơi quá lớn đối với 4:36 các công cụ nhanh chóng và hiệu quả cần phải 4:38 có sẵn trực tuyến trong vài giây máy biến áp 4:41 độ phức tạp tính toán cũng quy mô với 4:43 kích thước đầu vào có nghĩa là 4:45 đầu vào càng dài thì càng nặng 4:47 tính toán sẽ gây ra các vấn đề lớn 4:50 khi chúng tôi muốn tóm tắt toàn bộ cuốn sách 4:52 gpt3 hoạt động tốt cho các đầu vào nhỏ như 4:55 câu hỏi và chia sẻ nhiệm vụ nhưng giống nhau 4:57 kiến trúc sẽ không thể xử lý 4:59 toàn bộ sách một cách hiệu quả thay vì họ có 5:01 sử dụng một số thủ thuật để có một 5:03 mô hình nhỏ hơn và hiệu quả hơn trong khi 5:06 giữ kết quả chất lượng cao cái này 5:08 tối ưu hóa đã đạt được bằng cách hợp nhất 5:10 máy biến áp với rnns hoặc dòng điện 5:13 mạng nơron là hai khái niệm i 5:16 đã giải thích trong các video trước rằng tôi 5:18 rất khuyên bạn nên xem để tốt hơn 5:19 hiểu cả hai video được liên kết trong 5:22 mô tả ngắn gọn bên dưới nó sẽ 5:24 hành động tương tự như gpt3 mà bạn nên làm 5:26 bây giờ hiểu từ video của tôi về nó 5:29 nhưng với một phiên bản nhỏ hơn của mô hình 5:31 lặp đi lặp lại cho đến khi mô hình 5:34 kết thúc cuốn sách phần máy biến áp 5:37 của kiến trúc sẽ chịu trách nhiệm 5:39 để hiểu một phần nhỏ của 5:41 văn bản và tạo ra một phiên bản được mã hóa của 5:44 rnn sẽ chịu trách nhiệm về 5:46 xếp chồng và lưu giữ kiến thức này trong 5:48 bộ nhớ lặp lại toàn bộ cuốn sách 5:51 để kết thúc bằng cách ngắn gọn nhất 5:53 tóm tắt nội dung của nó làm việc cùng nhau 5:56 cơ chế chú ý được thêm vào 5:58 kiến trúc lặp lại sẽ có thể 6h00 xem qua các tài liệu dài và tìm 6:02 các tính năng quan trọng nhất cần đề cập trong 6:04 bản tóm tắt như bất kỳ con người nào sẽ làm về 6:07 tất nhiên mô hình không hoàn hảo vì 6:09 ngay cả những nhà văn chuyên nghiệp cũng không hoàn hảo 6:11 khi tóm tắt công việc của họ nhưng 6:13 kết quả khá ấn tượng và 6:15 sản xuất cực kỳ hiệu quả tôi muốn 6:17 thực sự khuyên bạn nên thử nó cho 6:19 chính mình trong tài liệu google để tạo nên 6:21 nhớ về nó 6:22 và thì đây là cách google tài liệu 6:25 tự động tóm tắt tài liệu của bạn 6:27 với máy học mới của họ dựa trên 6:29 mô hình tôi hy vọng bạn thích video này nếu 6:32 vì vậy hãy dành một chút thời gian để để lại một lượt thích 6:34 và bình luận suy nghĩ của bạn về video 6:36 và trên mô hình mới này, bạn sẽ sử dụng nó 6:39 cảm ơn bạn đã xem cho đến khi kết thúc và 6:41 tôi sẽ gặp bạn vào tuần tới với một giấy tuyệt vời
