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英伟达发布开发工具Jarvis1.0 :速度提升10倍

  凭借听、读、译三大功能,对话式人工智能(AI)正逐渐深入人们的生活,成为解放双手和提高生产力的关键工具。

  当你说话时,对话式 AI 能实时将你说的话记录成文字,甚至可以实时翻译成其他语言。

  当你听不懂、记不住医生叮嘱的药物或治疗方案时,接受过海量医学文本训练的对话式 AI,能帮你准确地记下全部医嘱。

  当你因为开车等原因不方便看手机时,对话式 AI 能将屏幕上的文字读给你听。

  它既能做稳定的速记员,也能胜任专业的翻译官,越来越多企业采用对话式 AI 来改善工作效率与优化客户支持。

  不过,要开发出一款优质的对话式 AI,并不是一件容易的事。如果只追求最快的响应速度,难免牺牲语音识别、语言理解、语音生成的质量,而如果过于重视质量,可能会响应的不够及时。

  怎样能快速开发出高质量的对话式 AI,满足专业的转录和编译需求?知名硅谷芯片巨头 NVIDIA 刚刚推出了一个相当有用的工具。

  2020 年初突然爆发的新冠肺炎疫情正刺激企业 AI 的应用,从远程教育、远程办公、客户服务到医疗健康,众多行业加速出现对 AI 的需求。

  知名市场调研机构 IDC 的数据显示,2019 年中国对话式 AI 的支出约为 58 亿美元,这一数字有望到 2023 年攀升至 138 亿美元。其中,中国对话式 AI 市场规模有望从 2019 年的 5.761 亿美元增至 2023 年的 18.593 亿美元,年均复合增长率(CAGR)为 34.0%。

  什么是对话式 AI?简单理解,就是一种能自动理解人类语言的系统,使得人与机器的交流像人与人之间的交流那样轻松、自然而高效。

  想想我们的日常沟通过程,我们不会向对方发出固定的指令,而是用自然的语言进行交流。

  而要让机器更加自然、拟人化的与人类互动,需要先让机器理解你所说的话,即时了解上下文和语言,判断话的意图和隐藏含义,并以最自然的对话方式做出回应。

  通过 Jarvis,企业可以获得各种先进的模型、通过 TLT 迁移学习将开发速度提升高达 10 倍,以及全面优化的 GPU 加速流程,从而创建能理解每家公司独特专业术语的实时智能语言型应用。

  其全面加速的深度学习流程经过优化,可作为可扩展服务运行。

  即日起,NVIDIA Jarvis 和 TLT 可供 NVIDIA 开发者计划成员免费下载。

  NVIDIA Jarvis 服务现有的三大功能分别是语音识别、语音合成、自然语言理解。

  其语音识别服务有不同的模式选择,可以使用不同采样率,可用于语音识别的英语语音数据已经被训练了 7000 个小时,并提供有 Jasper、Quartznet 等不同声学模型,全流程端到端优化。

  其语音合成有流模式和批处理模式,支持 22kHz 采样率,提供 acoTron2、Waveglow 等模型和完全端到端优化的流程。

  如果要识别特定领域的实体,Jarvis 的自然语言理解模型即可提供帮助,该服务提供高级 NLP API 和低级 API,能满足命名实体识别、领域分类、分别标签等需要。

  例如,在 医疗健康领域 ,眼科医生进行远程诊疗时,自然语言理解服务能识别医学文本的实体,在对话过程中能检测出哪些医疗实体,辅助终端系统为患者进行诊断。

  除了医疗健康外,NVIDIA Jarvis 也正为政务、金融、消费者服务等更多行业带来新的机遇。

  企业和政府机构 每天都要记录数以千万计的通话,但通过搜索提取这些通话中的关键信息几乎难以实现。而通过 Jarvis 把录音转换成文本,就可以利用 AI 工具快速搜索并分析这些数据。

  在金融领域,以用 AI 颠覆金融分析行业而闻名的英国公司 Kensho 用 NVIDIA 对话式 AI 开发了金融和商业语音识别解决方案 Scribe,该方案据称在财报电话和财务音频方面的准确率比同类其他商业解决方案高出约 20%。

  得益于在推荐引擎 Merlin、对话式 AI Jarvis 等关键框架的押注,NVIDIA 正不断强化其数据中心业务的软件优势。

  本周 NVIDIA 刚刚公布的最新财报显示,其数据中心业务在截至 2021 年 1 月 31 日的第四季度创下 19 亿美元收入新纪录,同比增长 97%,全年收入创下 67.0 亿美元的纪录,同比增长 124%。

  通过虚拟助手、实时转录、聊天机器人等形态,对话式 AI 正带给企业客户更多沉浸式的体验。

  随着越来越多企业及消费者拥抱数字化,更多中小型机构也开始在其联络中心部署更具个性化的对话式 AI 功能,而开发部署的成本与复杂性,往往是制约这一趋势的核心难题之一。

  而 NVIDIA Jarvis 1. 0 公测版的推出,降低了实时对话式 AI 开发的准入门槛,有望推动未来对话式 AI 在更多行业的普及落地。

  【来源:IT之家】【作者:心缘】【责编:信鸽】

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