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0 Google ha lanzado un nuevo modelo de inteligencia artificial llamado VideoPrism, diseñado para mejorar significativamente la comprensión de videos. Este modelo utiliza una arquitectura de codificador de video factorizado ViT (Vision Transformer) y ha demostrado un rendimiento de última generación en una amplia variedad de tareas de comprensión de videos.
¿Qué es VideoPrism?
VideoPrism es un modelo de codificación de video que toma como entrada frames de video y produce embeddings compactos que pueden ser utilizados para diversas aplicaciones de comprensión de videos. Según Google, este modelo ha superado a los modelos de base anteriores en 31 de 33 puntos de referencia de comprensión de videos públicos, sin necesidad de ajustes finos en los conjuntos de datos de tareas específicas.
Arquitectura y características
La arquitectura de VideoPrism se basa en un codificador de imagen Vision Transformer (CoCa) seguido de cuatro capas de transformadores de atención temporal. Esto permite que el modelo capture tanto la información espacial como temporal en los videos. Además, VideoPrism está pre-entrenado en un conjunto de datos masivo que incluye 36 millones de pares de video-caption y 582 millones de clips de video.
Aplicaciones y casos de uso
Video Prism tiene un amplio rango de aplicaciones en diversas áreas de comprensión de videos, incluyendo:
- Clasificación de videos: mediante la alimentación de los embeddings de video a un clasificador ligero, se puede realizar el reconocimiento de acciones en videos.
- Localización temporal y espacio-temporal: el modelo puede localizar acciones de interés en el espacio y el tiempo equipándolo con una propuesta de cuadro delimitador.
- Recuperación de videos y clasificación de conjunto abierto: al combinar los embeddings de video con un codificador de texto, se puede realizar la recuperación de texto-video y la clasificación de conjunto abierto.
Consideraciones éticas y riesgos
Aunque VideoPrism representa un avance significativo en la comprensión de videos, también plantea consideraciones éticas y riesgos potenciales. Entre ellos se incluyen:
- Sesgo de datos: los conjuntos de datos grandes extraídos de Internet pueden contener sesgos inherentes que pueden llevar a resultados discriminatorios.
- Moderación de contenido: la gran cantidad de datos utilizados para entrenar el modelo plantea preocupaciones sobre la presencia de contenido objetable o inapropiado.
- Uso ético: como cualquier modelo poderoso de comprensión de videos, existe el riesgo de uso indebido, como en la vigilancia o la propagación de desinformación.
VideoPrism es un modelo de inteligencia artificial innovador que tiene el potencial de revolucionar la forma en que comprendemos y procesamos los videos. Con su capacidad para superar a los modelos anteriores en múltiples tareas de comprensión de videos, este modelo abre nuevas posibilidades para aplicaciones en diversas industrias. Sin embargo, también es crucial abordar las consideraciones éticas y los riesgos potenciales asociados con su uso.
Veamos un Ejemplo en la práctica:
¿Qué son los embeddings del video?
Los embeddings como lo que se muetran ene l video son una forma en que la inteligencia artificial traduce el contenido del video a números que resumen lo que ocurre, qué se ve y cómo se mueve.
¿Para qué sirven?
Con estos números, un modelo de lenguaje o clasificación puede:
- Decir qué aparece en el video (ej. una persona en la playa)
- Describir acciones (ej. caminando, saludando)
- Identificar objetos o escenas (ej. mar, sol, ciudad)
En resumen los embeddings permiten que un sistema de IA convierta un video en una descripción comprensible para las personas.
