Tubegpt: 视频和音频内容学习的未来 — 产品构思

简介

近年来，通过视频和音频内容学习已经变得越来越流行。然而，学习者面临的一个挑战是在观看或听取内容时无法提问或澄清疑惑。这就是 Tubegpt 的作用所在。Tubegpt 是一款独特的产品，允许用户在 YouTube 视频和音频内容上提问。这个创新性的产品将彻底改变学生和专业人士从视频和音频内容中学习的方式。

为学生和专业人士提供便利

Tubegpt 旨在使学生和专业人士从视频和音频内容中学习更加方便。通过 Tubegpt，他们可以直接提问关于视频内容的问题，并实时获得答案。这对于希望澄清疑惑或获取有关他们正在观看或听取的内容的其他信息的学习者特别有用。该产品将帮助他们更有效地学习。

由 mid-journey 生成

改善学习体验

Tubegpt 的设计旨在为用户提供改善的学习体验。它通过允许用户提问并即时获得答案来增强视频和音频内容的互动性。该产品确保学习者更好地理解他们正在观看或听取的内容。此外，该平台将为学习者提供一个协作、共享知识和与其他学习者互动的空间，进一步增强他们的学习体验。

Tubegpt 如何提取和处理信息

Tubegpt 是一款革命性的产品，允许用户在 YouTube 视频和音频内容上提问并即时获得答案。但它是如何工作的呢？

Tubegpt 的设计旨在为用户提供改善的学习体验。它通过允许用户提问并即时获得答案来增强视频和音频内容的互动性。该产品确保学习者更好地理解他们正在观看或听取的内容。

提取信息

C4 图表: 上下文

TubeGpt 的上下文图表

C4 图表: 容器

Tubegpt 的容器图表

为了实现这一点，Tubegpt 首先从 YouTube 视频中提取音频并使用自动语音识别 (ASR) 将其转换为文本。使用的 ASR 技术是 OpenAI Whisper，这是一种可以准确转录语音的最先进的语音识别模型。

还会提取视频帧中的图像并将其发送到图像字幕模型，例如 Salesforce BLIP。图像字幕模型会生成图像的描述，该描述与文本转录一起保存在向量数据库 (例如 FAISS) 中。

检索信息

当用户提问时，Tubegpt 将问题发送到检索模型 (例如 Dense Passage Retriever)。检索模型搜索数据库以找到最相关的文本和图像信息。然后使用检索到的信息生成上下文，将其发送到阅读器模型 (例如 OpenAI GPT-3.5)。

查找答案

阅读器模型使用上下文查找用户问题的确切答案。OpenAI GPT-3.5 是一种最先进的语言模型，可以生成类似人类的对问题的回答。然后将答案实时显示给用户，提供无缝和互动的学习体验。

魔鬼在细节中

检索器-阅读器模型 :

当用户提问时，Tubegpt 将问题发送到检索模型 (例如 Dense Passage Retriever)。检索模型搜索数据库以找到相关的文本和图像信息集。然后使用检索到的信息生成一组上下文，将其发送到阅读器模型 (例如 OpenAI GPT-3.5)。

Dense Passage Retrieval (DPR)：

Dense Passage Retrieval (DPR) 是用于最先进的开放域问答研究的一组工具和模型。它是由 Vladimir Karpukhin、Barlas Oğuz、Sewon Min、Patrick Lewis、Ledell Wu、Sergey Edunov、Danqi Chen 和 Wen-tau Yih 在论文“Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering”中介绍的。

DPR 的工作原理是首先学习问题和段落的密集表示。这些表示使用双编码器框架学习，其中每个编码器将问题或段落作为输入并生成密集的向量表示。然后使用这些表示计算问题和段落之间的相似度分数。

计算出相似度分数后，将返回得分最高的前 K 个段落作为回答问题的候选项。然后将这些候选项传递给机器阅读器，机器阅读器负责从段落中提取答案。

Whisper

https://openai.com/research/whisper

Whisper 是一种自动语音识别 (ASR) 系统，已经在互联网上收集的 680,000 小时多语言和多任务监督数据集上进行了训练。通过利用这个大而多样的数据集，Whisper 能够提高其对各种挑战 (例如口音、背景噪声和技术语言) 的鲁棒性。此外，它支持多种语言的转录，并可以将这些语言的语音翻译成英语。# BLIP是如何工作的

https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/blip

BLIP模型是由Junnan Li、Dongxu Li、Caiming Xiong和Steven Hoi共同撰写的论文“BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation”中引入的。BLIP是一种多功能模型，可以处理一系列多模态任务，包括视觉问答、图像文本检索（图像文本匹配）和图像字幕。

论文摘要解释了视觉语言预训练（VLP）虽然在视觉语言任务方面取得了显著进展，但大多数现有的预训练模型往往擅长于理解型任务或生成型任务，并且它们的性能改进很大程度上依赖于通过从网络收集的带噪声的图像文本对扩大数据集，这不是最优的监督来源。相比之下，BLIP是一种新的VLP框架，可以灵活地转移到视觉语言理解和生成任务。它通过引导字幕来有效地利用嘈杂的网络数据，其中字幕生成器生成合成字幕，而过滤器则删除嘈杂的字幕。作者报告称，BLIP在各种视觉语言任务中取得了最先进的结果，例如图像文本检索、图像字幕和VQA。此外，BLIP在零-shot方式下直接转移到视频语言任务时展现了强大的泛化能力。作者已经发布了代码、模型和数据集，以促进该领域的进一步研究和发展。

结论

Tubegpt可能会成为视频和音频内容学习领域的改变者。它为学习者提供了一个实时提问和回答的平台，使学习更加方便和高效。该产品承诺通过增强视频和音频内容的互动性来改善用户的学习体验。对于想要将自己的学习提升到更高水平的学生和专业人士来说，这是必备的。

我计划在我的下一篇文章中发布TubeGPT代码的原型。让我们一起构建，或者你也可以自己尝试并超越我。无论哪种方式，都要保持学习和提高自己的状态。下次再见，保持锐利！

译自：https://medium.com/@biditpakrashi_79661/tubegpt-4852a3c944e6