Российский ИИ обошел OpenAI и Nvidia в работе с задачами на русском языке

Российские ИИ-модели для распознавания речи показали лучшие результаты в русскоязычных задачах, чем зарубежные нейросети OpenAI и Nvidia.

Как сообщили РИА Новости в MWS AI (входит в МТС Web Services) накануне форума «Цифровые решения», отечественные решения допустили вдвое меньше ошибок.

В компании уточнили, что российские модели показали более высокую точность, достаточную для использования в ключевых бизнес-сценариях в основных отраслях экономики России. Тестирование проводилось более чем на 12 тысячах размеченных аудиозаписей общей длительностью около 38 часов. В выборку вошли как записи без заметных помех, так и аудио с акустическим шумом и фоновой речью.

Сравнение проводилось по показателю WER (Word Error Rate), который отражает долю ошибок при распознавании слов относительно эталонной расшифровки.

По итогам испытаний средний WER у модели GigaAM от «Сбера» составил 7,4% — то есть примерно 7,4 ошибки на 100 слов. Это более чем в два раза лучше результата Nvidia Parakeet, у которой показатель достиг 15,8%, и более чем в три раза лучше, чем у Nvidia Nemotron с 25,5%.

Особенно заметной разница оказалась на записях с шумом и фоновой речью: WER у GigaAM составил 18%, у Nvidia Parakeet — 33%, а у Whisper от OpenAI — 62%. Второе место по точности заняла еще одна российская разработка — Vosk от Alpha Cephei.

Форум «Цифровые решения» проходит в Национальном центре «Россия» с 6 по 10 октября. РИА Новости выступает генеральным информационным партнером форума.

Источник и фото - ria.ru