Новая модель ИИ для редактирования текста с функцией проверки грамматики в поисковой системе Google.

Чудесное обновление от Google Search – теперь появилась функция редактирования текста EdiT5! Эта новая модель ищет грамматические ошибки в вашем поиске. Теперь ошибка в предложении больше не будет проблемой. Проверьте сами!

 Google Search представляет EdiT5: новую модель искусственного интеллекта для редактирования текста с функцией проверки грамматики в поисковой системе Google.

В революционной разработке Google была представлена передовая функция исправления грамматики в поисковой системе, основанная на инновационной модели EdiT5. Этот революционный подход решает проблемы сложной коррекции грамматических ошибок (GEC), обеспечивая высокую точность и полноту при доставке результатов с исключительной скоростью.

Традиционно GEC рассматривалась как проблема перевода с использованием моделей авторегрессии трансформатора. Хотя это эффективно, такой метод неэффективен из-за ограничений авторегрессивного декодирования, что препятствует параллелизации. Признавая необходимость более упрощенного процесса, команда, стоящая за EdiT5, переосмыслила GEC как проблему редактирования текста. Используя архитектуру кодировщика-декодера трансформатора T5, они значительно сократили количество шагов декодирования, минимизируя задержку.

Модель EdiT5 принимает на вход текст с грамматическими ошибками и с помощью кодировщика определяет, какие токены следует сохранить или удалить. Сохраненные токены формируют черновой вывод, который, по желанию, может быть переупорядочен с помощью нерегрессивной сети указателей. Затем декодер вставляет недостающие токены, необходимые для создания грамматически правильного вывода. Важно отметить, что декодер работает только с отсутствующими в черновом варианте токенами, что значительно сокращает время обработки по сравнению с традиционным переводом на основе GEC.

Для дальнейшего повышения скорости декодирования команда упростила декодер до одного слоя, увеличив при этом размер кодировщика. Это стратегическое изменение эффективно балансирует нагрузку и приводит к значительному сокращению задержки. На практике это означает, что модель EdiT5 достигает впечатляющих результатов с впечатляющей средней задержкой всего 4,1 миллисекунды.

Оценки производительности на общедоступной платформе для исправления грамматических ошибок BEA демонстрируют превосходство EdiT5. Большая модель EdiT5 с 391 миллионом параметров превосходит базовую модель T5 с 248 миллионами параметров, показывая более высокие значения F0.5, которые измеряют точность исправления. Это улучшение сопровождается впечатляющим ускорением в 9 раз, что подчеркивает исключительную эффективность модели.

Кроме того, исследование подчеркивает ключевую роль размера модели в генерации точных грамматических исправлений. Используя метод жесткой дистилляции, команда объединяет преимущества больших языковых моделей (LLM) с низкой задержкой EdiT5. Путем обучения учителя LLM и использования его для генерации обучающих данных для студенческой модели EdiT5 они обеспечивают мощное сотрудничество между точностью и скоростью.

Процесс разработки также включал совершенствование обучающих данных для достижения оптимальной производительности. Наборы данных для обучения, состоящие из пар неграмматических и грамматических предложений, подвергались строгому самообучению и итеративному усовершенствованию. Этот тщательный подход эффективно устраняет ненужное перефразирование, артефакты и грамматические ошибки, что приводит к более чистым и последовательным обучающим данным.

В финальной реализации были обучены две модели на основе EdiT5: модель исправления грамматических ошибок и классификатор грамматичности. Когда пользователь использует функцию проверки грамматики, запрос проходит коррекцию моделью, а затем проверяется классификатором. Этот двухэтапный процесс гарантирует, что пользователю предлагаются только точные исправления, снижая риск ошибочных или запутанных предложений.

Внедрение функции проверки грамматики, работающей на основе EdiT5, устанавливает новый стандарт для эффективной и точной коррекции грамматики в Google Search. Теперь пользователи могут уверенно оценить грамматичность своих запросов, просто включив фразу “grammar check” в поисковой запрос. Этот веховый момент в обработке естественного языка подтверждает приверженность Google к улучшению пользовательского опыта и предоставлению надежных и точных результатов поиска.

Ознакомьтесь с документацией и блогом Google. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям, работавшим над проектом.

Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от flycode.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…

  • Конвертация текста в высококачественный аудио с помощью Open Source TTS

    Руководство по высококачественному преобразованию текста в аудио с использованием TTS с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Использование технологии TTS (text-to-speech) может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Вот несколько решений:…

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…

  • Создание системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…