論文の概要: Towards the Generation of Musical Explanations with GPT-3

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08264v1
• Date: Wed, 11 May 2022 13:04:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 12:14:09.946509
• Title: Towards the Generation of Musical Explanations with GPT-3
• Title（参考訳）: GPT-3による音楽説明の生成に向けて
• Authors: Stephen James Krol and Maria Teresa Llano and Jon McCormack
• Abstract要約: GPT-3には音楽的決定を真に理解するために必要な知性がないことを示す。 より良いパフォーマンスを達成するための大きな障壁は、アーティストが音楽作品のために行う創造的なプロセスの説明を含むデータの欠如である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.941630596191806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open AI's language model, GPT-3, has shown great potential for many NLP tasks, with applications in many different domains. In this work we carry out a first study on GPT-3's capability to communicate musical decisions through textual explanations when prompted with a textual representation of a piece of music. Enabling a dialogue in human-AI music partnerships is an important step towards more engaging and creative human-AI interactions. Our results show that GPT-3 lacks the necessary intelligence to really understand musical decisions. A major barrier to reach a better performance is the lack of data that includes explanations of the creative process carried out by artists for musical pieces. We believe such a resource would aid the understanding and collaboration with AI music systems.
• Abstract（参考訳）: Open AIの言語モデルであるGPT-3は、多くの異なるドメインでのアプリケーションを含む多くのNLPタスクに対して大きな可能性を示している。 本研究は,GPT-3による楽曲のテキスト表現をきっかけに,テキストによる説明を通じて音楽決定を伝達する能力に関する最初の研究である。 人間とAI音楽のパートナーシップにおける対話の実現は、より魅力的で創造的な人間とAIのインタラクションに向けた重要なステップである。 以上の結果から,GPT-3は音楽的決定を真に理解するために必要な知能を欠いていることが明らかとなった。 より良いパフォーマンスを達成するための大きな障壁は、アーティストが音楽作品のために行う創造的なプロセスの説明を含むデータの欠如である。 このようなリソースは、AI音楽システムの理解とコラボレーションに役立つと考えています。

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