SeamlessM4T
Переводы
Многоязычный перевод речи и текста стал проще
-
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМАКурс Machine Learning и Deep Learning
Машинное обучение и нейросети- Создание ML-моделей
- Data Science
- Обучение нейросетей
- EORA, NVIDIA - партнеры курса
Срок обучения5 месяцев
Стоимость от2 895 ₽/мес
Реклама. ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCKgHnn
-
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМАКурс по нейронным сетям
Обучение нейросетей- Применение DL для бизнеса
- Data Science
- Опыт обучения 7 нейросетей
- NVIDIA - партнер курса
Срок обучения2,5 месяца
Стоимость от1 945 ₽/мес
Реклама. ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCKgHnn
-
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМАПрофессия Data Scientist
Дата сайентист- Математика для ML с азов
- Машинное обучение
- Создание ML-моделей
- Работа с нейросетями
Срок обучения25 месяцев
Стоимость от6 790 ₽/мес
Реклама. ООО Скилфэктори, ИНН 9702009530, erid: LdtCKgHnn
-
Премия Рунета 2022РЕКЛАМАПрофессия Data Scientist
Дата сайентист- Математика для Data Science
- Машинное обучение
- Создание ML-моделей
- Yandex Cloud - партнер курса
Срок обучения12 месяцев
Стоимость от8 335 ₽/мес
Реклама. ЧОУ ЧАСТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СКИЛБОКС (КОРОБКА НАВЫКОВ), ИНН 9704088880, erid: LdtCKHfVR
-
РЕКЛАМАНейросети для каждого: как решать рабочие задачи быстрее
Решение рутинных задач с помощью ИИ- Создание креативов, текстов, скриптов
- Генерация кода
- Анализ конкурентов
- Экономические и финансовые расчеты
Срок обучения1 месяц
Стоимость от2 310 ₽/мес
Реклама. ООО Нетология, ИНН 7726464125, erid: LdtCKCxkP
Описание SeamlessM4T
SeamlessM4T — это базовая мультимодальная модель перевода речи, которая обеспечивает высококачественный перевод между разными языками. Его основная цель — облегчить общение посредством речи и текста.
С ростом взаимосвязанности нашего мира и изобилием доступного многоязычного контента способность понимать и общаться на любом языке становится более важной, чем ever.SeamlessM4T поддерживает различные задачи перевода, включая автоматическое распознавание речи почти для 100 языков, перевод речи в текст почти для 100 языков ввода и вывода, перевод речи в речь почти для 100 языков ввода и 35 языков вывода (включая английский). , перевод текста в текст почти для 100 языков и перевод текста в речь почти для 100 языков ввода и 35 языков вывода (включая английский).
В отличие от существующих систем, которые охватывают лишь часть языков мира, SeamlessM4T решает проблемы ограниченного языкового охвата и зависимости от отдельных подсистем, предоставляя единую многоязычную модель.
Он направлен на преодоление разрыва между языками с низким и средним уровнем ресурсов и языками с высоким уровнем ресурсов, улучшение производительности для обоих типов. Кроме того, SeamlessM4T может неявно распознавать исходные языки без необходимости создания отдельной модели идентификации языка. Разработка SeamlessM4T основана на предыдущих достижениях, сделанных Meta и другими, таких как создание модели машинного перевода No Language Left Behind (NLLB), поддерживающей 200 языков и универсальный переводчик речи для хоккиена, языка без широко используемой системы письма.SeamlessM4T построен на многозадачной архитектуре модели UnitY, которая позволяет генерировать переведенный текст и речь, а также автоматическое распознавание речи, преобразование текста в текст. перевод текста, текста в речь, речи в текст и речи в речь.
Он использует легкие и легко компонуемые инструменты, такие как fairseq2, экосистемную библиотеку PyTorch, для расширения своих возможностей моделирования.
Плюсы и минусы SeamlessM4T
- Поддерживает около 100 языков
- Включает в себя голосовой перевод
- Переводы текста в текст и текста в речь
- Неявное распознавание исходного языка
- Единая унифицированная многоязычная модель
- Улучшена производительность на языках с высоким уровнем ресурсов.
- Устраняет ограничения языка с низким уровнем ресурсов
- Улучшает перевод на язык среднего ресурса
- Построен на многозадачной модели UnitY.
- Улучшено набором инструментов fairseq2.
- Поддерживает широкий спектр задач перевода
- Легкое общение посредством речи и текста
- Нет необходимости в отдельной идентификации языка
- Охватывает концепцию универсального речевого переводчика.
- Выпуск с открытым исходным кодом под CC BY-NC 4.0
- Опубликованы метаданные большого набора данных перевода
- Единая модель для всех переводческих задач
- Создан с использованием современной экосистемы PyTorch.
- Легкий, легко компонуемый набор инструментов
- Прямое создание переведенного текста и речи
- Встроенное автоматическое распознавание речи
- Улучшена стабильность тренировок
- Переработанный fairseq для большей эффективности.
- Высококачественный комплексный анализ данных
- Обширный языковой и модальный охват
- SONAR для многоязычного поиска по сходству
- Подход преподавателя и ученика к расширению пространства
- 433 000 часов тренировочных данных, выровненных по тексту и речи
- Современная производительность при выполнении множества задач
- Механизмы управления токсичностью и предвзятостью
- Значительное снижение токсичности при переводе речи.
- Количественная оценка гендерной предвзятости в переводе
- Повышенная устойчивость к фоновым шумам
- Лучшая производительность на различных вариантах динамиков
- Снижение токсичности и повышенная безопасность.
- Улучшения перевода речи в текст
- Демонстрирует самые современные результаты
- Значительное улучшение для языков с низким уровнем ресурсов.
- Высокая производительность на языках с высокими ресурсами
- Улучшена стабильность тренировок
- Легко интегрируется в существующие системы
Плюсы
- Поддерживает 100 языков, а не 200.
- Ограниченные языки перевода речи в речь
- Зависит от fairseq2
- Разработан для конкретной архитектуры UnitY.
- Возможна неправильная транскрипция и предвзятость
- Плохо справляется с речью в речь
- Для точности требуется преобразование текста в текст.
- Плохо справляется с фоновыми шумами
- Могут потребоваться постоянные улучшения
