“`html

Whisper-Medusa: новая модель от aiOla обеспечивает 50% быстрое распознавание речи с многоголовым вниманием и предсказанием 10 токенов

Израильская стартап-компания aiOla представила инновационное решение в области распознавания речи под названием Whisper-Medusa. Эта новая модель, основанная на Whisper от OpenAI, достигла удивительного увеличения скорости обработки на 50%, существенно продвигая автоматическое распознавание речи (ASR). Whisper-Medusa включает в себя новую архитектуру “многоголового внимания”, позволяющую одновременно предсказывать несколько токенов. Это обещает революционизировать способы перевода и понимания речи системами искусственного интеллекта.

Практические решения и ценность

Whisper-Medusa представляет значительный прорыв по сравнению с широко используемой моделью Whisper, разработанной OpenAI. В то время как Whisper установил стандарт в отрасли своей способностью обрабатывать сложную речь, включая различные языки и акценты, практически в реальном времени, Whisper-Medusa переводит эту способность на новый уровень. Ключ к этому усовершенствованию заключается в механизме многоголового внимания, позволяющем модели предсказывать десять токенов за один проход вместо стандартного одного. Это архитектурное изменение приводит к увеличению скорости предсказания речи и времени генерации на 50% без ущерба для точности.

aiOla подчеркнула важность выпуска Whisper-Medusa в качестве открытого решения. Таким образом, aiOla стремится способствовать инновациям и сотрудничеству в сообществе искусственного интеллекта, поощряя разработчиков и исследователей вносить свой вклад и развивать их работу. Такой подход к открытому исходному коду приведет к дальнейшему улучшению скорости и совершенствованию, принося пользу различным приложениям в различных секторах, таких как здравоохранение, финансовая технология и мультимодальные системы искусственного интеллекта.

Уникальные возможности Whisper-Medusa особенно значительны в контексте составных систем искусственного интеллекта, которые стремятся понимать и отвечать на запросы пользователей практически в реальном времени. Улучшенная скорость и эффективность Whisper-Medusa делают его ценным активом, когда быстрое и точное преобразование речи в текст критически важно. Это особенно актуально в приложениях разговорного искусственного интеллекта, где реальном времени ответы могут значительно улучшить пользовательский опыт и производительность.

Процесс разработки Whisper-Medusa включал модификацию архитектуры Whisper для внедрения механизма многоголового внимания. Этот подход позволяет модели одновременно обращать внимание на информацию из различных подпространств представления на других позициях с использованием нескольких “голов внимания” параллельно. Эта инновационная техника не только ускоряет процесс предсказания, но также поддерживает высокий уровень точности, за который известен Whisper. Они отметили, что улучшение скорости и задержки больших языковых моделей (LLM) проще, чем систем распознавания речи из-за сложности обработки непрерывных аудиосигналов и учета шума или акцентов. Однако новый подход aiOla успешно решил эти проблемы, что привело к модели, почти удваивающей скорость предсказания.

Обучение Whisper-Medusa включало подход машинного обучения, называемый слабый контроль. aiOla заморозила основные компоненты Whisper и использовала аудиозаписи, созданные моделью, в качестве меток для обучения дополнительных модулей предсказания токенов. Первая версия Whisper-Medusa использует 10-головую модель, с планами расширения до 20-головой версии, способной предсказывать 20 токенов за раз. Это масштабируемость дополнительно улучшает скорость и эффективность модели без ущерба для точности.

Whisper-Medusa была протестирована на реальных деловых случаях использования, чтобы обеспечить ее производительность в реальных сценариях; компания все еще исследует возможности предварительного доступа с потенциальными партнерами. Конечная цель – обеспечить более быстрые сроки реагирования в речевых приложениях, открывая путь к реальным временным ответам. Представьте себе виртуального помощника, например, Алексу, распознающего и реагирующего на команды за секунды, значительно улучшая опыт пользователя и производительность.

В заключение, Whisper-Medusa от aiOla призван существенно повлиять на распознавание речи. Сочетая инновационную архитектуру с открытым подходом к исходному коду, aiOla продвигает возможности систем ASR вперед, делая их более быстрыми и эффективными. Потенциальные применения Whisper-Medusa огромны, обещая улучшения в различных секторах и открывая путь для более продвинутых и отзывчивых систем искусственного интеллекта.

“`