論文の概要: Garbage in, garbage out: Zero-shot detection of crime using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06844v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 01:29:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-16 03:16:44.564761
• Title: Garbage in, garbage out: Zero-shot detection of crime using Large Language Models
• Title（参考訳）: garbage in, garbage out: 大きな言語モデルを用いた犯罪のゼロショット検出
• Authors: Anj Simmons, Rajesh Vasa
• Abstract要約: ビデオが(手動で)高品質なテキスト記述に変換されると、大きな言語モデルが犯罪を検出し、分類することができることを示す。 既存のビデオ・テキスト・アプローチでは、推論をサポートするのに十分な品質の映像記述を生成できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.113911383207731
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes exploiting the common sense knowledge learned by large language models to perform zero-shot reasoning about crimes given textual descriptions of surveillance videos. We show that when video is (manually) converted to high quality textual descriptions, large language models are capable of detecting and classifying crimes with state-of-the-art performance using only zero-shot reasoning. However, existing automated video-to-text approaches are unable to generate video descriptions of sufficient quality to support reasoning (garbage video descriptions into the large language model, garbage out).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルが学習した常識知識を活用し,監視映像のテキスト記述による犯罪に関するゼロショット推論を行う。 ビデオが(手動で)高品質なテキスト記述に変換される場合,大規模な言語モデルでは,ゼロショット推論のみを用いて,最先端のパフォーマンスで犯罪を検出し分類することができる。 しかし、既存の自動ビデオからテキストへのアプローチでは、推論をサポートするのに十分な品質の動画記述を生成することができない(ガベージアウト、大きな言語モデルへのガベージアウトビデオ記述)。

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