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MM-Narrator: 多模态上下文学习中的长视频叙事
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种利用GPT-4进行多模态上下文学习的新系统MM-Narrator，用于音频描述的生成。该系统通过记忆增强生成过程，能够生成准确的音频描述，即使是超过数小时的长视频。实验结果表明，MM-Narrator在大多数情况下都优于现有的方法，在评估指标下得分更高。同时引入了基于片段的重复文本生成评估器。
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关键要点
- 提出了一种利用GPT-4进行多模态上下文学习的新系统MM-Narrator。
- MM-Narrator用于生成音频描述，能够处理超过数小时的长视频。
- 系统通过记忆增强生成过程，能够生成准确的音频描述。
- 采用复杂度为基础的演示选择策略，增强了多步推理能力。
- 在MAD-eval数据集上的实验结果表明，MM-Narrator优于现有的微调和LLM方法。
- 引入了首个基于片段的重复文本生成评估器，评估音频描述生成的性能。
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