O Google introduziu um modelo de IA para ilustrar artigos de notícias
Em Breve
Google anuncia novo modelo de IA para produzir resumos visuais de artigos de notícias de alta qualidade
Google tem anunciou um novo modelo de inteligência artificial (IA) que, segundo ele, pode gerar automaticamente resumos visuais “coerentes e fluentes” de artigos de notícias. A gigante da tecnologia diz que o modelo pode ajudar a tornar as informações mais acessíveis aos usuários, gerando resumos visuais de “alta qualidade” de textos longos.
O modelo é baseado em um algoritmo de aprendizado profundo conhecido como transformador, projetado para “entender” o contexto de uma frase e gerar uma ilustração que retém as informações importantes do texto original.
O Google realiza a tarefa muito mais desafiadora de compreender o contexto geral de todo o texto, em contraste com o método popular atualmente texto para imagem sistemas, que são baseados em uma representação “frontal” do princípio “o que eu vejo, eu desenho”. Além disso, a escolha das imagens é feita para criar uma “imagem como um todo” em vez de declarações e frases individuais (como praticamente todo mundo está fazendo agora). Em outras palavras, as imagens são escolhidas para todo o artigo levando em consideração contextos e significados.
O Google diz que o modelo pode gerar resumos de várias frases de um artigo de notícias e que foi treinado em um grande conjunto de dados NewsStories, que contém quase 31 milhões de artigos, 22 milhões de fotografias e 1 milhão de vídeos escondidos nos arbustos.
Neste projeto, assumimos um desafio inédito: criar resumos visuais, que são textos mais longos acompanhados de uma coleção de imagens. Ao dominar duas subtarefas MIL (Multiple Instance Learning), o objetivo é maximizar a semelhança semântica entre cada artigo e as fotos de entrada.
A primeira etapa é combinar a imagem com o artigo completo depois de traduzida para as representações apropriadas usando os codificadores de linguagem e imagem.
A segunda etapa envolve dividir um artigo de texto em frases separadas e codificar cada frase em uma representação diferente. O objetivo é otimizar a informação mútua, defidefinido em termos de distribuições de probabilidade, entre sequências de imagem e texto. A maior precisão foi obtida como resultado.
Em conclusão, este estudo traz uma variedade de contribuições, desde aplicações como ilustração narrativa automatizada até a desafiadora tarefa de combinar uma história e uma coleção de ilustrações. A empresa diz que modelo também pode ser aplicado a outros idiomas e que está trabalhando para expandir o conjunto de dados para incluir artigos de outros sites.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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