NVIDIA致力於克服語言AI的障礙。語言多樣性是一個基本挑戰。 *為每種語言提供AI的訪問是革命性的。* 這家科技巨頭提出了一個全面的解決方案，以恢復平衡。 *多種未被充分代表的語言將受益於先進的工具。* 通過這樣做，它重新定義了人類與機器之間的互動輪廓。 *多語言創新承諾為每種文化提供合適的工具。*
NVIDIA與多語言AI：戰略轉折點
儘管AI的無處不在，卻僅覆蓋世界上7000種語言中的一小部分。這種語言多樣性的缺乏，為全球大部分人口造成了鴻溝。針對這一問題，NVIDIA最近推出了一項新倡議，專注於擴展AI理解和使用多種語言的能力，特別是那些在歐洲使用的語言。
開源工具供開發者使用
NVIDIA推出了一套強大的開源工具，旨在使開發者能夠設計高品質的語音AI應用，能夠在25種歐洲語言中運行。其中包括主要方言以及一些大型科技公司經常忽視的語言，例如克羅地亞語、愛沙尼亞語和馬耳他語。
Granary：人聲音頻庫
這一倡議的核心是Granary，一個巨大的音頻樣本庫，集約了約一百萬小時的錄音。這個音頻庫經過精心組織，以教導AI語音識別和翻譯的微妙之處，從而有潛力創造出適用於各種背景的強大語音工具。
新型AI模型：Canary和Parakeet
NVIDIA還提出了兩個創新的AI模型，專門用於語言任務。Canary-1b-v2模型旨在提供高精度的轉錄和複雜翻譯。而Parakeet-tdt-0.6b-v3則針對實時應用進行了優化，速度至關重要。
數據最佳化創建
這些模型的創建不依賴於傳統的數據收集方法，這種方法通常耗時且費用高昂。NVIDIA的語音AI團隊與卡內基梅隆大學及布魯諾·凱斯勒基金會的研究人員合作，開發了一種自動化流程。通過他們自己的NeMo工具，他們能夠將原始和未標記的音頻錄音轉化為高質量的結構化數據，用於訓練AI。
對數字包容性的影響
這一技術進步對數字包容性來說是一個重大進展。位於里加或薩格勒布的開發者現在可以創建真正理解當地語言的語音AI工具。Granary的效率證明，它需要的數據量約為其他流行數據集的一半，便能達到類似的精確度。
模型性能與實際應用
這些新模型證明了其效率。Canary提供獨特的翻譯和轉錄質量，與體積是其三倍的模型競爭，同時提供高達十倍的速度。Parakeet能夠無間斷分析24分鐘的會議錄音，並自動識別所用語言。這些模型設計能正確處理標點符號，並提供單詞級別的時間標記，對於專業應用至關重要。
對全球開發者的承諾
通過提供這些工具和方法，NVIDIA不僅推出一個產品，而是開啟了一個創新新時代。能夠講所有語言的AI的願景因此變得可及，無論來自何處。這一發展在當前多語言能力多樣化的重要背景下尤其相關，以滿足全球需求。
對於尋求信息和重大事件的開發者和AI愛好者來說，如AI與大數據博覽會在阿姆斯特丹、加州和倫敦等地提供的重要平臺。此類活動與其他重要會議，如智能自動化會議、數字轉型周和網絡安全與雲博覽會同時舉行。
NVIDIA在AI上的多語言方法的常見問題
NVIDIA的多語言方法在人工智能中有何重要性？
NVIDIA的多語言方法旨在通過整合25種歐洲語言，包括大型科技公司經常忽略的語言，來使AI更易於接觸更廣泛的受眾。這促進了更大的數字包容性，並使開發能夠滿足多樣化語言需求的工具得以實現。
NVIDIA推出了哪些工具以幫助開發者創建多語言語音應用？
NVIDIA推出了一系列開源工具，包括一個名為Granary的庫，提供約一百萬小時的人聲音頻。這些資源，加上新的AI模型如Canary和Parakeet，使開發者能夠創建適合各種語言的先進語音設備。
Granary庫如何幫助語音AI的開發？
Granary提供大量經過精心結構化的音頻數據，從而簡化了AI在語音識別和翻譯方面的模型訓練。這使開發者能夠學習語音的細微之處，提高他們創建應用的精確度。
Canary和Parakeet模型的具體特點是什麼？
Canary模型專為高精度的轉錄和複雜翻譯任務而設計，而Parakeet則針對實時應用進行了優化，在處理音頻數據時提供迅速和有效性。
NVIDIA提供的AI模型與其他流行數據集有何不同？
NVIDIA的模型，尤其是它們在達到目標精度方面的卓越能力，同時所需數據約為其他流行數據集的一半，使其對開發者更具效率。
我們可以容易地獲取Granary的模型和數據嗎？
是的，所有開發者都可以輕鬆訪問這些模型和數據集，通過Hugging Face，使他們能夠快速將這些資源集成到自己的開發項目中。
這項技術可以創建哪些實際應用？
開發者可以創建各種應用，包括多語言聊天機器人、即時翻譯服務和客服助手，使AI能夠理解並以用戶母語回應。
