В ОАЭ представили ИИ-платформу Jais 3 для арабских диалектов — The National
В Объединенных Арабских Эмиратах представили платформу искусственного интеллекта Jais 3, предназначенную для работы с региональными диалектами арабского языка. Разработку создал Университет искусственного интеллекта имени Мохамеда бин Заида в Абу-Даби совместно с Inception42, сообщает The National.
Jais 3 может отвечать на запросы, расшифровывать записи разговоров, а также создавать документы и презентации. В платформу входит модель распознавания речи Jais Speech, адаптированная к современному стандартному арабскому языку и диалектам стран Персидского залива и Северной Африки.
Работа с диалектами
По данным разработчиков, Jais Speech транскрибирует современный стандартный арабский язык и диалекты, на которых говорят в 19 арабских странах. Модель также может отслеживать переход говорящего с арабского на английский или французский и сохранять иноязычные слова в их исходной графике. Система определяет диалект и способна добавлять в транскрипцию арабские диакритические знаки.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
В сочетании с языковыми моделями Jais Speech позволяет Jais 3 принимать устные инструкции на арабском или английском языке и выполнять поставленные задачи. Старший научный сотрудник Института фундаментальных моделей Хаонань Ли отметил, что команде пришлось отдельно работать над представленностью различных региональных форм арабского языка, в частности из-за ограниченного количества открытых данных о диалектах стран Залива.
Оценка моделей
Институт фундаментальных моделей и Inception42 оценили модели по набору из 24 арабоязычных бенчмарков, который был опубликован вместе с моделями. По утверждению разработчиков, крупнейшая версия Jais 3 превосходит другие открытые модели в выполнении агентных задач и демонстрирует результаты на уровне самых сильных моделей в понимании арабского языка.
Разработчики также заявили, что Jais Speech показала самые низкие средние показатели ошибок на уровне слов и символов среди сравниваемых моделей. Версии с 7 млрд и 32 млрд параметров, по их данным, получили самые высокие средние оценки для арабского языка среди открытых моделей сопоставимого размера.
