Conformer2

Conformer-2 - це просунутий інструмент розпізнавання мови, який покращує точність і швидкість транскрипції, одночасно безперешкодно обробляючи складні аудіоумови.

Conformer-2 базується на успіху свого попередника, Conformer-1, шляхом впровадження значних покращень, які допомагають йому краще декодувати власні назви, алфавітно-цифрові терміни та працювати надзвичайно добре навіть у шумних умовах. Це оновлення стало можливим завдяки широкому навчання на великій колекції англійських аудіоданих, що забезпечує розуміння мови в різних контекстах.

Однією з ключових переваг Conformer-2 є те, що він не збільшує частоту помилок у словах у порівнянні з Conformer-1, проте пропонує покращені метрики, адаптовані до потреб користувачів. Це означає, що, хоча він стає кращим у розпізнаванні мови, він все ще підтримує високий рівень точності. Для досягнення цього команда розробників Conformer-2 зосередилася на розширенні обсягу навчальних даних і використанні більшої кількості псевдоназвань, що допомагає зміцнити продуктивність моделі.

Крім того, коригування, внесені в інфраструктуру висновків, значно зменшили час, необхідний для обробки аудіо Conformer-2, роблячи його загалом швидшим, ніж його попередник. Це є важливим покращенням, оскільки дозволяє користувачам отримувати відповіді швидше, що є великою перевагою в реальному часі.

Інноваційним аспектом Conformer-2 є його метод навчання, який використовує ансамблювання моделей. Замість того, щоб покладатися на одне джерело для маркування, ця модель використовує кілька джерел або "вчителів". Цей підхід створює більш гнучку та стійку модель, зменшуючи вплив недоліків будь-якої однієї моделі.

Творці Conformer-2 також приділили особливу увагу масштабуванню як даних, так і параметрів моделі, роблячи модель більшою та збільшуючи різноманітність використаних навчальних аудіо. Завдяки цьому вони скористалися невикористаним потенціалом, запропонованим дослідженням 'Chinchilla' для великих мовних моделей, що дозволило Conformer-2 працювати більш ефективно та швидко, руйнуючи стереотип про те, що більші моделі завжди повільніші та дорожчі.