GoogleがAIモデルFlamingoにYouTube動画の説明文を書くよう教えた
簡単に言えば
Flamingo は、短いビデオが検索で見つけにくいという問題を、説明を自動的に作成することで解決します。
AI研究所であるGoogle DeepMindは、 発展した Flamingo と呼ばれる視覚言語モデルは、YouTube 上の短いビデオの説明を書くことができます。 Flamingo が解決する問題は、説明に必要な情報が不足しているため、短いビデオを検索で見つけるのが難しい場合が多いということです。 Flamingo モデルは、ビデオ ホスティング サイト上の何百万もの短いビデオ クリップのテキストを自動的に生成することで、この問題を解決します。このテキストは、簡単な検索を可能にするために「舞台裏」で使用されます。 動画の作成者はメタデータを見ることはできませんが、視聴者がショート動画を見つけてナビゲートするのに役立ちます。 現在、Flamingo は新しいクリップの作成と、長い間 YouTube にアップロードされた古いビデオの処理に取り組んでいます。
過去に Google は、検索バーを使用してビデオ内の情報を検索できるアルゴリズムを導入しました。 最近、TwelveLabs は同様の開発のために投資家から 12 万ドルを調達しました。 これらのツールはビデオに新たな機会をもたらします コンテンツ制作者 リーチと可視性を高めるために。 AI を活用して検索プロセスと短編コンテンツの発見を改善および簡素化することで、DeepMind および同様の新興企業はビデオに革命をもたらしています。 ストリーミングサービス。 これらは、よりインテリジェントで効率的な検索テクノロジーの開発に貢献し、視聴者が本当に興味のあるコンテンツをさらに簡単に見つけられるようにしています。
人工知能は検索テクノロジーのアップグレードにおいて重要な役割を果たしています。 AI を活用することで、Flamingo モデルはコンテンツをスキャンしてシリアル化し、ユーザーのナビゲーションに役立つコンテンツを要約したテキストを生成できます。 Flamingo モデルは、ディープ ニューラル ネットワークを使用して、ビデオのオーディオおよびビジュアル コンテンツに基づいてビデオ クリップのテキスト説明を生成します。 短い形式のコンテンツの聴覚および視覚コンポーネントをキャプチャし、ユーザーが検索してアクセスしやすい概要に変換できます。
AI の使用は、説明を追加する際の作成者の手作業では見逃される可能性がある、ユーザーにとって重要な情報を特定するのに役立ちます。 特に YouTube などのプラットフォームにアップロードされる短い形式のビデオ コンテンツが絶え間なく流れてくる場合、すべての詳細を手動でキャプチャするという時間のかかる作業は必ずしも現実的ではありません。 これにより、特定の短い形式のコンテンツを検索するときにユーザーが混乱したりイライラしたりする可能性があります。 ただし、Flamingo などの視覚言語モデルを使用すると、メタデータを自動的に生成して簡単にアクセスできる概要を提供できるため、時間を節約し、検索プロセスをより効率的かつ正確に行うことができます。
Flamingo は、オープンエンドのタスク向けに新しい最先端の視覚言語モデルを設定
最も重要な詳細は、単一の視覚言語モデルである Flamingo の導入です (VLM）これは、広範囲にわたるオープンエンドのマルチモーダルタスクにおける少数ショット学習の最先端技術を確立します。 Flamingo は、単一の視覚言語モデル (VLM) です。defi幅広いオープンエンドのマルチモーダルなアクティビティにわたる少数回の学習です。 それは、 プロンプト インターリーブされた画像、ビデオ、テキストを入力として構成し、関連する言語を出力します。 大規模な言語モデルのような、Flamingo のビジュアルおよびテキスト インターフェイス (LLM)、モデルをマルチモーダルな目標の達成に導くことができます。 モデルは、Flamingo のプロンプトで作成された視覚入力と予想されるテキスト応答のペアの例をいくつか与えて、新しい画像またはビデオを使用して質問し、回答を構築できます。
Flamingo は、大規模な言語モデルと強力な視覚表現を融合した視覚言語モデルであり、機械学習目的でアノテーションが付けられたデータを使用せずに、ウェブのみから取得される補完的な大規模マルチモーダル データの混合物でトレーニングされます。 これは、タスクごとにわずか XNUMX つの例を与えるだけで、これまでのすべての少数ショット学習アプローチを上回り、タスクごとに個別に微調整および最適化され、数桁多くのタスク固有のデータを使用する方法よりも優れたパフォーマンスを発揮します。 また、性別や肌の色に関連する画像にキャプションを付けたり、テキストの毒性を評価する Google の Perspective API を通じて生成されたキャプションを実行したりするなど、現在のベンチマークを超えたモデルの定性的機能もテストしました。 Flamingo を使用すると、モデルを変更することなく、これらの例やその他のタスクにリアルタイムで効率的に適応できるようになり、すぐに使えるマルチモーダル対話機能が実証されます。
Flamingo は、最小限のタスク固有の例を使用して画像およびビデオを理解するタスクに適用できる汎用モデル ファミリです。 これは、最小限のタスク固有の例を使用して画像およびビデオを理解するタスクに適用できる、効果的かつ効率的な汎用モデル ファミリです。 Flamingo の機能は、学習された視覚言語モデルとの豊かな対話への道を切り開き、より優れた解釈性と視覚アシスタントなどのエキサイティングな新しいアプリケーションを可能にします。
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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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