Google がニュース記事を説明するための AI モデルを導入
簡単に言えば
Google がニュース記事の高品質なビジュアル サマリーを作成するための新しい AI モデルを発表
Googleが持って 発表の 新しい人工知能 (AI) モデルは、ニュース記事の「首尾一貫した流暢な」視覚的要約を自動的に生成できると述べています。 テクノロジーの巨人は、このモデルは、ユーザーが情報にアクセスしやすくするのに役立つと述べています。 生成 長いテキストの「質の高い」視覚的な要約。
このモデルは、トランスフォーマーと呼ばれる深層学習アルゴリズムに基づいており、文の文脈を「理解」し、元のテキストから重要な情報を保持したイラストを生成するように設計されています。
Google は、現在人気のあるテキスト全体のコンテキストを理解するという、はるかに困難なタスクを達成します。 テキストから画像へ 「私が見るもの、私が描くもの」の原則の「正面」描写に基づくシステム。 さらに、画像の選択は、個々のステートメントやフレーズではなく、「全体としての画像」を作成するために行われます (事実上すべての人が現在行っているように)。 つまり、記事全体の写真は、文脈と意味を考慮して選択されます。
Google によると、このモデルはニュース記事から複数の文の要約を生成することができ、それは 大規模なデータセットでトレーニングされた NewsStories には、約 31 万の記事、22 万の写真、1 万のビデオが茂みの中に隠されています。
このプロジェクトでは、画像のコレクションを伴う長いテキストである視覚的な要約を作成するという、まったく新しい課題に取り組んでいます。 XNUMX つの MIL (Multiple Instance Learning) サブタスクをマスターすることで、各記事と入力写真の間の意味的類似性を最大化することを目的としています。
最初のステップは、言語エンコーダーと画像エンコーダーの両方を使用して適切な表現に変換された後、画像を完全な記事に一致させることです。
XNUMX 番目のステップでは、テキスト記事を個別の文に分割し、各文を異なる表現にエンコードします。 目的は相互情報を最適化することです。 defi画像シーケンスとテキストシーケンスの間の確率分布の観点からは必要ありません。 その結果、最高の精度が得られました。
結論として、この研究は、自動化された物語のイラストなどのアプリケーションから、ストーリーとイラストのコレクションを一致させるという挑戦的なタスクまで、さまざまな貢献をしています。 同社によると、 他の言語にも適用でき、他のサイトの記事を含むようにデータセットを拡張する作業を行っていることを示しています。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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