研究人员已将 Google 的 EmbeddingGemma 2 模型重新用于创建一个完全在 MacBook Air 上运行的语音转文本转录工具。该设备端系统大约需要 13 秒即可转录一小时的音频,尽管其当前的词错误率约为 5%,而领先模型的词错误率约为 2-3%。该团队训练了一个小的“读取器”组件,将音频片段映射到模型现有的文本嵌入空间,从而在不重新训练核心 EmbeddingGemma 2 模型的情况下实现此功能。 AI
影响 展示了多模态嵌入模型的新颖应用,并实现了高效的设备端转录。
排序理由 将现有的嵌入模型重新用于新的 AI 任务(语音转文本),并附有性能基准。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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