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Conformador-2: modelo AI avanzado para el reconocimiento de voz

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Conformer-2 es un modelo de IA de vanguardia diseñado específicamente para el reconocimiento automático de voz (ASR). Sobre la base del éxito de su predecesor, Conformer-1, este modelo avanzado ha sido capacitado en un extenso conjunto de datos de 1.1 millones de horas de audio en inglés, lo que lleva a mejoras notables en varios aspectos del reconocimiento de voz.

Áreas de enfoque: El objetivo principal del conformador-2 es mejorar el reconocimiento de sustantivos propios, alfanuméricos y robustez de ruido. Al centrarse en estas áreas críticas, el modelo mejora significativamente su capacidad para transcribir con precisión el contenido hablado.

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Leyes de escala y datos de capacitación: El desarrollo del conformador-2 fue guiado por las leyes de escala propuestas en el papel de Chinchilla de Deepmind. Comprender la importancia de los datos de capacitación suficientes para modelos de idiomas grandes, el conformador-2 aprovecha un gran 1,1 millones de horas de datos de audio en inglés durante su proceso de capacitación.

Técnica de conjunto: una de las características más destacadas de Conformer-2 es su adopción de modelos de conjunto. En lugar de confiar en las predicciones de un modelo de maestro único, el conformador-2 genera etiquetas de múltiples maestros fuertes. Esta técnica de conjunto reduce la varianza y mejora el rendimiento del modelo cuando se trata de datos previamente invisibles durante la capacitación.

Velocidad y procesamiento mejorados: a pesar de su mayor tamaño del modelo, el conformador-2 exhibe mejoras en términos de velocidad en comparación con el conformador-1. La infraestructura de servicio se ha optimizado meticulosamente, lo que resulta en tiempos de procesamiento más rápidos. El conformador-2 logra una reducción del 55% en la duración del procesamiento relativo en todas las duraciones de los archivos de audio.

Rendimiento del mundo real: en aplicaciones del mundo real, el conformador-2 demuestra mejoras significativas en varias métricas orientadas al usuario. En particular, logra una mejora del 31.7% en los alfanuméricos, una mejora del 6.8% en la tasa de error de sustantivo adecuado y una mejora del 12.0% en la robustez de ruido. Estas mejoras se atribuyen tanto a los vastos datos de entrenamiento como al uso de un conjunto de modelos.

Ideal para tuberías de IA: el modelo Conformador-2 demuestra ser un componente invaluable para las tuberías de IA que se centran en aplicaciones generativas de IA utilizando datos hablados. Sus notables capacidades de transcripción de voz a texto lo convierten en una herramienta valiosa para generar transcripciones precisas con una precisión y confiabilidad excepcionales.