Close Menu
Український телекомунікаційний портал
    Facebook X (Twitter) Instagram Threads
    Український телекомунікаційний портал
    • Новини
    • Мобільна техніка
    • Технології
    • ПЗ
    • Наука
    • Транспорт
    • Дім
    • Обладнання
    • Здоров’я
    Facebook X (Twitter) YouTube Telegram
    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

    Вийшла публічна бета-версія iOS 26.3

    15.01.2026

    Microsoft пояснює, чому Windows 11 25H2 стала важчою через оновлення безпеки

    13.01.2026

    Випущено Debian 13.3 з виправленнями безпеки та підвищенням стабільності

    13.01.2026

    Останні

    Секрет довголіття: як гренландська акула підтримує роботу серця століттями

    17.01.2026

    Вчені навчилися відновлювати роботу мозку за допомогою світла

    17.01.2026

    На дні океану знайшли загадковий об’єкт, що нагадує загублене місто

    17.01.2026

    Земля може приховувати величезні запаси води глибоко під землею

    17.01.2026
    Facebook X (Twitter) YouTube Telegram RSS
    • Контакти/Contacts
    © 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.

    Go to mobile version