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

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…