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

  • Улучшение математического мышления в ИИ с помощью дообучения

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают, что они могут эффективно решать сложные математические задачи с минимальным количеством данных. Исследования, проведенные в UC Berkeley и Allen Institute for AI, разработали…

  • ReZero: Улучшение больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения на основе ReZero Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Использование RAG позволяет LLM получать актуальную информацию в реальном времени, что улучшает качество ответов. Это можно применить для улучшения обслуживания клиентов и ускорения…

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…

  • Firecrawl Playground: Инструменты для извлечения данных с веб-сайтов

    Firecrawl Playground: Практическое руководство по извлечению данных для бизнеса Введение Веб-скрапинг и извлечение данных необходимы для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью интуитивно понятного интерфейса, позволяя…

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…