wav2vec 2.0 vs ChatGPT Plugins

Descubra a pesquisa inovadora apresentada no artigo intitulado "wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations", que apresenta uma abordagem inovadora em tecnologia de processamento de fala. Este artigo, de autoria de Alexei Baevski, Henry Zhou, Abdelrahman Mohamed e Michael Auli, apresenta a estrutura wav2vec 2.0, projetada para aprender representações apenas de áudio de fala. Ao ajustar a fala transcrita, ele supera muitos métodos semissupervisionados, provando ser uma solução mais simples, porém potente. Os principais destaques incluem a capacidade de mascarar a entrada de fala no espaço latente e abordar uma tarefa contrastiva em representações latentes quantizadas. O estudo demonstra resultados impressionantes no reconhecimento de fala com uma quantidade mínima de dados rotulados, mudando o cenário para o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de fala eficientes e eficazes.

O Openai segue uma filosofia de implantação iterativa e, como parte dessa abordagem, está gradualmente lançando plugins para chatgpt. O objetivo desta liberação gradual é estudar o uso do mundo real dos plugins, avaliar seu impacto e identificar quaisquer desafios de segurança e alinhamento que possam surgir. Acreditar esses aspectos é essencial para o OpenAI alcançar sua missão.

Desde o lançamento do ChatGPT, os usuários manifestaram interesse em ter acesso a plugins, e muitos desenvolvedores estão experimentando idéias semelhantes. O OpenAI está lançando inicialmente os plugins para um pequeno conjunto de usuários e planeja aumentar gradualmente o acesso à medida que aprende mais. Após um período alfa, os usuários da API que desejam integrar plugins em seus produtos também terão acesso. O Openai está animado para construir uma comunidade que ajudará a moldar o futuro do paradigma de interação humano-AI.

Os desenvolvedores que foram convidados para fora da lista de espera podem usar a documentação do OpenAI para criar um plug -in para o ChatGPT. Depois que o plug -in é criado, ele está listado no prompt mostrado ao modelo de idioma, juntamente com a documentação que instrui o modelo sobre como usar cada um. O primeiro conjunto de plugins foi criado pela Expedia, Fiscalnote, Instacart, Kayak, Klarna, Milo, Openable, Shopify, Slack, Speak, Wolfram e Zapier.