मार्क जुकरबर्ग
मेटा न्यू एआई स्पीच मॉडल: मार्क जुकरबर्ग के मेटा ने आर्टिफिशियल वैज्ञानिक एआई एआई स्पीच रिक्ग्निशन के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण मॉडल लॉन्च किया है जिसका नाम ओमनीलिंग सैम्युअल स्पीच रिकग्निशन (ओम्निलिंगुअल एएसआर) है। यह भाषा और प्रारूप के संयोजन के क्षेत्र में एक क्रांतिकारी मॉडल बताया जा रहा है जो उन लोगों के लिए एआई भाषण का उपयोग करने के लिए संभावित उपकरण है जो केवल अपनी क्षेत्रीय या दुर्लभ भाषाएं जानते हैं और अंग्रेजी या अन्य प्रमुख भाषाएं नहीं जानते हैं। आइये जानते हैं क्या हैं ये-
ऐ भाषण मॉडल के कुछ प्रमुख फायदे
- अब आप अपनी लोकल लैंग्वेज में मकान से सवाल कर बैठेंगे
- अब हर भाषा वाला स्पेशलिस्ट एआई टेक्निक का फ़ायदा उठाने की सुविधा
- यह अब स्थानीय नामांकन को भी आसानी से मदद कर सकता है और उनके सवालों के जवाबों को उनकी भाषा में दे सकता है
- नए मॉडल कई दुर्लभ भारतीय समुद्र तटों और बोलियों का भी समर्थन चाहते हैं
- मेटा का यह नया मॉडल AI स्पीच की पहुंच को कई गुणा तक बढ़ाने वाला होगा
भाषण मॉडल की मुख्य ऑफिस के बारे में जानें
इस मॉडल की मुख्य बिक्री में एक और बात यह है कि इसमें कई दुर्लभ भारतीय बोलियां भी शामिल हैं, जिनकी मदद से पुराने, प्राचीन और कम प्रचलित जाईंग के लिए भी यह मॉडल काम करने में पूरी तरह से सक्षम है। इसके अलावा हिंदी, धार्मिक, तमिल जैसी स्थिर भाषाओं के अलावा छत्तीसगढ़ी और अवधि तक के उच्चारण को भी समझा जा सकता है। इसकी मदद से जो लोकल लैंग्वेज के नाम से अपना काम करते हैं, उन तक मेटा का फ्रेम मॉडल अपनी पहुंच बना लेगा।
मेटा का दावा है कि यह दुनिया का पहला ऐसा AI मॉडल है जिसे 1600 से अधिक समुद्री और बोलियों को समझा और पहचाना जा सकता है। ये 1600+ और बोलियां तो समझेगा ही, इनके साथ ही दुर्लभ और कम संसाधन वाली भाषाएं इस मॉडल की सबसे बड़ी भाषा है। ऐसा इसलिए कहा जा रहा है क्योंकि इसमें 500 से ज्यादा ऐसी झीलें शामिल हैं जहां बहुत कम डिजिटल रिकॉर्ड या संसाधन मौजूद हैं। समावेशी एआई के सिद्धांत पर यह काम करता है और कंपनी ने इस नए सिस्टम को ओपन करने के लिए मानक के रूप में पेश किया है, जिससे डेक और शेयरधारक इसका उपयोग और सुधार कर सकते हैं।
मेटा का नया वॉयस रिकग्निशन टूल कैसे काम करता है
मेटा के स्थिर वॉयस रिकग्निशन टूल्स जो मुख्य रूप से अंग्रेजी जैसी प्रमुख बड़ी कंपनियों तक सीमित थे, इनके विपरीत नया यह ओमनीलिंग मैनुअल एएसआर सिस्टम एक व्यापक दृष्टिकोण अपनाता है। प्रशिक्षण डेटा के दावे से देखें तो आमतौर पर, एआई मॉडल को विशिष्ट नमूने के बड़े डेटासेट पर अध्ययन किया जाता है। लेकिन कम संसाधन वाली सागर के लिए यह डेटा उपलब्ध नहीं होता है। मेटा ने इस चुनौती को दूर करने के लिए कुछ ऐसी तकनीकों का उपयोग किया है जो विभिन्न समुद्रों के बीच उपलब्ध हैं या बहुत कम डेटा से सीखने में सक्षम हैं।
यह मॉडल एक ही लेजर के अंदर कई तरह के भाषाओं को एक साथ जोड़ने में सक्षम है जिससे यह विभिन्न प्रकार के भाषाई संयंत्रों को पहचान सकता है और उनके उत्तर भी मल्टीलिंग मैनुअल मॉडल पर काम कर सकता है। कुल मिलाकर देखा जाए तो यह मॉडलई समग्रता की दिशा में एक बड़ा कदम है जिसका उद्देश्य एआई तकनीक को दुनिया भर में व्यापक उपभोक्ता आधार तक पहुंचाना है, भले ही वे भी या भाषा बोली भाषा बोलना हो।
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