«`html
Whisper-Medusa: новая модель aiOla обеспечивает 50% более быстрое распознавание речи с многоголовым вниманием и предсказанием 10 токенов
Израильский стартап aiOla представил революционное достижение в области распознавания речи с запуском Whisper-Medusa. Эта новая модель, основанная на Whisper от OpenAI, достигла удивительного увеличения скорости обработки на 50%, значительно продвигая автоматическое распознавание речи (ASR). Whisper-Medusa от aiOla включает новую архитектуру «многоголового внимания», позволяющую одновременно предсказывать несколько токенов. Это обещает революционизировать способы, которыми системы ИИ переводят и понимают речь.
Практические решения и ценность
Внедрение Whisper-Medusa представляет собой значительный скачок вперед от широко используемой модели Whisper, разработанной OpenAI. В то время как Whisper установил стандарт в отрасли своей способностью обрабатывать сложную речь, включая различные языки и акценты, практически в режиме реального времени, Whisper-Medusa делает эту способность еще более продвинутой. Ключ к этому улучшению заключается в его механизме многоголового внимания; это позволяет 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 точности.
aiOla подчеркнула важность выпуска Whisper-Medusa в качестве открытого решения. Таким образом, aiOla стремится поощрять инновации и сотрудничество в сообществе ИИ, призывая разработчиков и исследователей вносить свой вклад и развивать их работу. Этот подход с открытым исходным кодом приведет к дальнейшему улучшению скорости и совершенствованию, что принесет пользу различным приложениям в различных секторах, таких как здравоохранение, финтех и мультимодальные системы ИИ.
Уникальные возможности Whisper-Medusa особенно значительны в контексте сложных систем ИИ, 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 ИИ, где реальные ответы могут значительно улучшить пользовательский опыт и продуктивность.
Процесс разработки Whisper-Medusa включал модификацию архитектуры Whisper для включения механизма многоголового внимания. Этот подход позволяет модели совместно обращаться к информации из различных подпространств представления в других позициях, используя несколько «голов внимания» параллельно. Эта инновационная техника не только ускоряет процесс предсказания, но и поддерживает высокий уровень точности, за который известен Whisper. Они отметили, что улучшение скорости и задержки больших языковых моделей (LLM) проще, чем систем ASR из-за сложности обработки непрерывных аудиосигналов и обработки 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 слабым наблюдением. aiOla заморозила основные компоненты Whisper и использовала аудиотранскрипции, сгенерированные моделью, в качестве меток для обучения дополнительных модулей предсказания токенов. Первоначальная версия Whisper-Medusa использует модель с 10 головами, с планами расширения до версии с 20 головами, способной предсказывать 20 токенов за раз. Это масштабируемость дополнительно улучшает скорость и эффективность модели без ущерба для точности.
Whisper-Medusa была протестирована на реальных корпоративных случаях использования данных, чтобы обеспечить ее производительность в реальных сценариях; компания все еще исследует возможности предоставления раннего доступа потенциальным партнерам. Конечная цель — обеспечить более быстрые сроки выполнения в речевых приложениях, открывая путь к реальным ответам. Представьте себе виртуального помощника, например, Alexa, который распознает и реагирует на команды за считанные секунды, значительно улучшая пользовательский опыт и продуктивность.
В заключение, Whisper-Medusa от aiOla готова существенно повлиять на распознавание речи. Сочетая инновационную архитектуру с открытым подходом, aiOla продвигает возможности систем ASR вперед, делая их более быстрыми и эффективными. Потенциальные применения Whisper-Medusa обширны, обещая улучшения в различных секторах и открывая путь к более продвинутым и отзывчивым системам ИИ.
Проверьте модель и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 47k+ ML SubReddit
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь
Arcee AI выпустила DistillKit: открытый инструмент для модельного сжатия, превращающий модель дистилляции в эффективные малые языковые модели
Статья Whisper-Medusa Released: новая модель aiOla обеспечивает 50% более быстрое распознавание речи с многоголовым вниманием и предсказанием 10 токенов впервые появилась на MarkTechPost.
«`
