AnySpeechRecognizer ve AnyDecisionModel'in Tanıtımı: Apple Platformlarında Konuşma ve Kararlar için Açık Modeller
Özgün başlık: Introducing AnySpeechRecognizer and AnyDecisionModel: Open Models for Speech and Decisions on Apple Platforms
Açık kaynak ve açık bilim yoluyla yapay zekayı ilerletme ve demokratikleştirme yolculuğundayız.
Dil modelleri çok şey yapabilir. Araçları yazıyor, özetliyor, tercüme ediyor ve çağırıyorlar. Ancak bunlar makine öğreniminin yapabileceklerinin yalnızca küçük bir kısmı. Bir müşterinin destek hattınızı aradığını varsayalım. Öncelikle ne söylediklerini bilmek istersiniz (konuşma tanıma). Daha sonra onları nereye göndereceğinize karar vermek istersiniz (karar). Her ikisini de bir dil modeline bırakabilirsiniz, ancak her biri için daha iyi, daha hızlı ve daha ucuz modeller oluşturulmuştur. AnyLanguageModel 1.0 özetimizde Swift'de bir yıllık yerel ve barındırılan modellere baktık. Artık 1.x sürümlerinde yer alan AnyLanguageModel ve hızlı Hugging Face ile aynı yaklaşımı konuşma ve kararlara da genişletiyoruz: model seçeneğiyle tanıdık Swift API'leri.
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Language models can do a lot. They write, summarize, translate, and call tools. But they're only a small part of what machine learning can do. Say a customer calls your support line. First, you want to know what they said (speech recognition). Then, you want to decide where to send them (decision). You could hand both to a language model, but there are models built for each that are better, faster, and less expensive. In our AnyLanguageModel 1.0 recap, we looked at a year of local and hosted models in Swift. With AnyLanguageModel and swift-huggingface now on their 1.x releases, we're extending the same approach to speech and decisions: familiar Swift APIs with a choice of model.
Estamos en un viaje para avanzar y democratizar la inteligencia artificial a través del código abierto y la ciencia abierta.
Los modelos de lenguaje pueden hacer mucho. Escriben, resumen, traducen y llaman herramientas. Pero son sólo una pequeña parte de lo que puede hacer el aprendizaje automático. Digamos que un cliente llama a su línea de soporte. Primero, desea saber qué dijeron (reconocimiento de voz). Luego, quieres decidir dónde enviarlos (decisión). Podrías entregar ambos a un modelo de lenguaje, pero hay modelos creados para cada uno que son mejores, más rápidos y menos costosos. En nuestro resumen de AnyLanguageModel 1.0, analizamos un año de modelos locales y alojados en Swift. Con AnyLanguageModel y swift-huggingface ahora en sus versiones 1.x, estamos ampliando el mismo enfoque al habla y las decisiones: API Swift familiares con una opción de modelo.
Мы находимся на пути к развитию и демократизации искусственного интеллекта с помощью открытого исходного кода и открытой науки.
Языковые модели могут многое. Они пишут, обобщают, переводят и называют инструменты. Но это лишь малая часть того, что может сделать машинное обучение. Предположим, клиент звонит в вашу службу поддержки. Во-первых, вы хотите знать, что они сказали (распознавание речи). Затем вы хотите решить, куда их отправить (решение). Вы можете перенести оба варианта на языковую модель, но для каждого из них созданы модели, которые лучше, быстрее и дешевле. В нашем обзоре AnyLanguageModel 1.0 мы рассмотрели год использования локальных и размещенных моделей в Swift. Теперь, когда AnyLanguageModel и Swift-huggingface выпускаются в версиях 1.x, мы расширяем тот же подход к речи и решениям: знакомые API Swift с возможностью выбора модели.