cwbe coordinatez:
101
63533
8446046
9011786
9012010

ABSOLUT
KYBERIA
permissions
you: r,
system: public
net: yes

neurons

stats|by_visit|by_K
source
tiamat
K|my_K|given_K
last
commanders
polls

total descendants::4
total children::2
show[ 2 | 3] flat
Co je potrebne, aby tieto tooly vedeli proste trafit 90+ % slov a fungovat ako presny-ish translator jazykov - aj takych komplikovanejsich? Je to iba o hrubej vypocetnej sile?




  • 000001010006353308446046090117860901201009015001
    mirex 02.11.2022 - 08:46:50 level: 1 UP New
    Re[2]: deepspeech-sk
    Za Speech-to-text:
    Hrubú silu + veľa pamäte na ktorej to bude bežať + veľmi veľa zozbieraných dát (audio + textový prepis) na ktorých vytrénuješ ten jazykový model + každý rok vychádzajú vylepšené software ktoré vedia lepšie používať a rozoznávať jazyky.

    90+ % už existuje, má ho google, pokiaľ viem má teraz 94% pre dobre pokrytý jazyk akým je angličtina.

    Ale vždy môže prísť niekto kto rozpráva nárečím alebo slangom na ktoré tie modely natrénované nie sú, a program mu nebude rozumieť, tak ako by mu nerozumel ani bežný človek, a porozumie až sa to naučí.
    more children: (1)
  • 000001010006353308446046090117860901201009012167
    Prospero 21.10.2022 - 12:18:06 level: 1 UP New
    Re[2]: deepspeech-sk
    pokial vies ake slova mozes ocakavat tak mozes dosiahnut velmi velmi dobre vysledky za pouzitia specifickeho tzv. language modelu (nazyva sa aj "scorer") ktory pokryva danu slovnu zasobu

    pokial nevies ake slova ocakavat tak je to trochu tazsie, tam potrebujes co najviac co najrozmanitejsich dat + nejaky ten vypocetny vykon na vytrenovanie modelu

    ale toho vykonu nemusi byt ani vela ked vychadzas z modelov ktore uz existuju a robis tzv. "fine-tuning"