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

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…