Close Menu
Український телекомунікаційний портал
    Facebook X (Twitter) Instagram Threads LinkedIn Telegram RSS
    Український телекомунікаційний портал
    • Новини
    • Мобільна техніка
    • Технології
    • ПЗ
    • Наука
    • Транспорт
    • Дім
    • Обладнання
    • Здоров’я
    Facebook X (Twitter) YouTube Telegram Threads LinkedIn RSS Bluesky
    Український телекомунікаційний портал
    Home»Новини»ПЗ»Google звітує про прогрес у створенні універсальної моделі мовлення
    ПЗ

    Google звітує про прогрес у створенні універсальної моделі мовлення

    ВолодимирBy Володимир07.03.2023Коментарів немає2 Mins Read
    Facebook Twitter Email Telegram Copy Link

    У листопаді Google оголосив, що починає ініціативу, кульмінацією якої стане розробка моделі машинного навчання, здатної розпізнавати та перекладати 1000 найпоширеніших мов світу. Протягом останніх кількох місяців компанія працювала над цією метою та опублікувала запис у блозі членів команди, що працює над проєктом. Команда Google також опублікувала статтю, в якій описується запровадження універсальної моделі мовлення (USM) на сервері попередньої обробки arXiv.

    Оновлення, надані Google, є частиною більш загальної мети: створити мовний перекладач із використанням автоматичного розпізнавання мовлення (ASR), здатний перекладати будь-яку мову світу за запитом. З цією метою вони вирішили тимчасово обмежити кількість мов, які вони намагаються підтримувати (до 100), через низьку кількість людей, які розмовляють менш поширеними мовами. Таким рідкісним мовам бракує наборів даних для навчання.

    У рамках свого оголошення Google окреслив перші кроки до свого USM — розбиття його на сімейства моделей мовлення, навчених на мільярдах годин записаного мовлення та охоплюючих понад 300 мовами. Вони зазначають, що їхній USM уже використовується для перекладу мовою субтитрів на YouTube. Вони також окреслюють загальну модель для кожної родини.

    Google пояснює, що моделі створюються за допомогою навчальних «конвеєрів», які включають три типи наборів даних: непарне аудіо, непарний текст і парні дані ASR. Вони також зазначають, що вони використовують конформерні моделі для обробки очікуваних параметрів 2B, необхідних для проєкту, і зроблять це за допомогою трьох основних етапів: попереднє навчання без нагляду, попереднє навчання під наглядом за різними цілями та навчання ASR під наглядом. Кінцевим результатом буде виробництво двох типів моделей — попередньо навчених і моделей ASR.

    Крім того, Google стверджує, що в поточному стані його USM продемонстрував порівнянну або кращу продуктивність, ніж модель Whisper — модель розпізнавання мовлення загального призначення, створена спільнотою GitHub. Окрім використання USM для YouTube, очікується, що Google поєднає свою модель з іншими додатками штучного інтелекту, включаючи пристрої доповненої реальності.

    Читайте також

    WhatsApp дозволив дзвінки без акаунта

    14.10.2026

    Microsoft офіційно анонсує Xbox Labs

    14.10.2026

    Google оптимізує Android в автомобілях

    14.10.2026

    Останні

    У природи менше запасних планів, ніж вважали вчені: чим загрожує втрата видів

    16.10.2026

    Нейротехнології дають надію на краще лікування тривоги та депресії

    16.10.2026

    ШІ навчився передбачати, коли клімат Землі досягне критичної точки

    16.10.2026

    З’явилися характеристики камери Galaxy A38

    16.10.2026
    Facebook X (Twitter) YouTube Telegram RSS
    • Контакти/Contacts
    • Про нас
    • Редакційна політика
    © 2026 Portaltele.com.ua. Усі права захищено. Копіювання матеріалів дозволено лише з активним гіперпосиланням на джерело.

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.