ZEA zaprezentowały platformę AI Jais 3 dla arabskich dialektów — The National
W Zjednoczonych Emiratach Arabskich zaprezentowano platformę sztucznej inteligencji Jais 3, przeznaczoną do pracy z regionalnymi dialektami języka arabskiego. Rozwiązanie stworzył Uniwersytet Sztucznej Inteligencji im. Mohamada bin Zajida w Abu Zabi wspólnie z Inception42, informuje The National.
Jais 3 może odpowiadać na zapytania, transkrybować nagrania rozmów, a także tworzyć dokumenty i prezentacje. Platforma obejmuje model rozpoznawania mowy Jais Speech, dostosowany do współczesnego standardowego języka arabskiego oraz dialektów państw Zatoki Perskiej i Afryki Północnej.
Praca z dialektami
Według twórców Jais Speech transkrybuje współczesny standardowy język arabski oraz dialekty używane w 19 krajach arabskich. Model może także śledzić przejście rozmówcy z języka arabskiego na angielski lub francuski i zachowywać wyrazy obcojęzyczne w oryginalnym zapisie. System rozpoznaje dialekt i może dodawać do transkrypcji arabskie znaki diakrytyczne.
Więcej aktualnych wiadomości na kanale UA.News w Telegramie Telegram.
W połączeniu z modelami językowymi Jais Speech umożliwia Jais 3 przyjmowanie ustnych instrukcji po arabsku lub angielsku i wykonywanie powierzonych zadań. Haonan Li, starszy pracownik naukowy Instytutu Modeli Podstawowych, zaznaczył, że zespół musiał osobno pracować nad reprezentatywnością różnych regionalnych odmian języka arabskiego, w szczególności z powodu ograniczonej ilości otwartych danych dotyczących dialektów krajów Zatoki.
Ocena modeli
Instytut Modeli Podstawowych i Inception42 ocenili modele za pomocą zestawu 24 arabskojęzycznych benchmarków, który opublikowali razem z modelami. Według twórców największa wersja Jais 3 przewyższa inne otwarte modele w wykonywaniu zadań agentowych i osiąga wyniki na poziomie najsilniejszych modeli w rozumieniu języka arabskiego.
Twórcy oświadczyli również, że Jais Speech wykazał najniższe średnie wskaźniki błędów na poziomie słów i znaków spośród porównywanych modeli. Wersje z 7 mld i 32 mld parametrów, według ich danych, uzyskały najwyższe średnie wyniki dla języka arabskiego wśród otwartych modeli o porównywalnej wielkości.
