Google ने समाचार लेखों को दर्शाने के लिए एक AI मॉडल पेश किया
संक्षेप में
Google ने समाचार लेखों के उच्च-गुणवत्ता वाले विज़ुअल सारांश तैयार करने के लिए नए AI मॉडल की घोषणा की
गूगल है की घोषणा एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल जो कहता है कि स्वचालित रूप से समाचार लेखों के "सुसंगत और धाराप्रवाह" दृश्य सारांश उत्पन्न कर सकता है। प्रौद्योगिकी दिग्गज का कहना है कि मॉडल उपयोगकर्ताओं के लिए जानकारी को और अधिक सुलभ बनाने में मदद कर सकता है सृजन पाठ के लंबे टुकड़ों का "उच्च-गुणवत्ता" दृश्य सारांश।
मॉडल एक ट्रांसफॉर्मर के रूप में जाना जाने वाला एक गहन शिक्षण एल्गोरिदम पर आधारित है, जिसे वाक्य के संदर्भ को "समझने" के लिए डिज़ाइन किया गया है और फिर एक उदाहरण उत्पन्न करता है जो मूल पाठ से महत्वपूर्ण जानकारी को बरकरार रखता है।
वर्तमान में लोकप्रिय के विपरीत, Google संपूर्ण पाठ के समग्र संदर्भ को समझने का अधिक चुनौतीपूर्ण कार्य पूरा करता है टेक्स्ट-टू-इमेज सिस्टम, जो "मैं जो देखता हूं, मैं उसके बारे में आकर्षित करता हूं" सिद्धांत के "ललाट" चित्रण पर आधारित हैं। इसके अतिरिक्त, व्यक्तिगत बयानों और वाक्यांशों के बजाय छवियों का चयन "संपूर्ण रूप से चित्र" बनाने के लिए किया जाता है (जैसा कि व्यावहारिक रूप से अभी हर कोई कर रहा है)। दूसरे शब्दों में, संदर्भों और अर्थों को ध्यान में रखते हुए चित्रों को पूरे लेख के लिए चुना जाता है।
Google का कहना है कि मॉडल एक समाचार लेख से कई वाक्यों का सारांश उत्पन्न कर सकता है और ऐसा किया गया है एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित न्यूज़स्टोरीज़, जिसमें लगभग 31 मिलियन लेख, 22 मिलियन तस्वीरें और 1 मिलियन वीडियो झाड़ियों में छिपे हुए हैं।
इस परियोजना में, हम एक बिल्कुल नई चुनौती ले रहे हैं: दृश्य सारांश बनाना, जो छवियों के संग्रह के साथ लंबे पाठ हैं। दो MIL (मल्टीपल इंस्टेंस लर्निंग) सबटास्क में महारत हासिल करके, उद्देश्य प्रत्येक लेख और इनपुट फ़ोटो के बीच शब्दार्थ समानता को अधिकतम करना है।
भाषा और छवि एन्कोडर दोनों का उपयोग करके छवि को उचित प्रतिनिधित्व में अनुवादित करने के बाद छवि को पूर्ण लेख से मिलान करना पहला कदम है।
दूसरे चरण में एक टेक्स्ट आलेख को अलग-अलग वाक्यों में विभाजित करना और प्रत्येक वाक्य को एक अलग प्रतिनिधित्व में एन्कोड करना शामिल है। इसका उद्देश्य आपसी जानकारी को अनुकूलित करना है, defiछवि और पाठ अनुक्रमों के बीच संभाव्यता वितरण के संदर्भ में इसकी आवश्यकता है। परिणामस्वरूप सबसे बड़ी परिशुद्धता प्राप्त हुई।
अंत में, यह अध्ययन विभिन्न प्रकार के योगदान देता है, स्वचालित कथा चित्रण जैसे अनुप्रयोगों से लेकर कहानी के मिलान के चुनौतीपूर्ण कार्य और चित्रों के संग्रह तक। कंपनी का कहना है आदर्श अन्य भाषाओं पर भी लागू किया जा सकता है और यह अन्य साइटों के लेखों को शामिल करने के लिए डेटासेट का विस्तार करने पर काम कर रहा है।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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