wav2vec 2.0 vs GPT-4

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 GPT-4 é o mais recente marco no esforço da Openai para aumentar o aprendizado profundo.

O GPT-4 é um grande modelo multimodal (aceitando entradas de imagem e texto, emitindo saídas de texto) que, embora menos capazes do que os seres humanos em muitos cenários do mundo real, exibe desempenho em nível humano em vários benchmarks profissionais e acadêmicos. Por exemplo, ele passa um exame de barra simulado com uma pontuação nos 10% dos participantes do teste; Por outro lado, a pontuação do GPT-3.5 foi de 10%inferior. Passamos 6 meses alinhando iterativamente o GPT-4 usando lições de nosso programa de testes adversários e ChatGPT, resultando em nossos melhores resultados de sempre (embora longe de ser perfeita) na factualidade, na direção e nos recusar a sair dos corrimãos.

O GPT-4 é mais criativo e colaborativo do que nunca. Ele pode gerar, editar e iterar com os usuários em tarefas de escrita criativa e técnica, como compor músicas, escrever roteiros ou aprender o estilo de escrita de um usuário.