Video-basierte Generative Leistungsbewertung (Kontextuelles Verständnis)

"Video-basierte Generative Performance-Benchmarking (Kontextuelles Verständnis)" ist eine Benchmark-Aufgabe, die entwickelt wurde, um die Leistung von generativen Video-Dialogmodellen im Kontextuellen Verständnis zu bewerten. Diese Aufgabe basiert auf dem ActivityNet-200-Datensatz und erstellt einen Testdatensatz mit reichhaltigen, dicht beschreibenden Untertiteln und menschlich annotierten Frage-Antwort-Paaren. Sie verwendet das GPT-3.5-Modell, um die generierten Vorhersagen zu bewerten, wodurch das umfassende Messen des Modells' Verständnis von Videoinhalten und seiner generativen Fähigkeiten angestrebt wird. Dies fördert die Leistungsoptimierung und die Anwendungsentwicklung von Video-Dialogsystemen.