Google AI-k "Proofread" aurkeztu du: Gboard funtzioa esaldi eta paragrafoak zuzentzeko ahaleginik gabe

Google AI-k "Proofread" aurkeztu du: Gboard funtzioa esaldi eta paragrafoak zuzentzeko ahaleginik gabe

Google AI duela gutxi "Proofread" izeneko eginbide berri bat sartu du Gboard-en, teklatu mugikorreko aplikazio ezagunean. Sakatu bakar batekin, eginbide honek esaldi eta paragrafoen mailan aldaketak eta zuzenketak egiteko aukera ematen du, idazketa-esperientzia orokorra hobetuz.

'Hatz gizena' arazoari aurre egitea

Gboard deskodeketa estatistikoa erabiltzen du "hatz lodiaren" arazoari aurre egiteko, hau da, pantaila txikietan ukipen-sarreraren zehaztasun eza naturala. Ikerketek erakusten dute letra bakoitzeko errore-tasa ehuneko 8 eta 9ra irits daitekeela deskodetu gabe. Gboard-ek erroreak zuzentzeko hainbat funtzio ditu idazketa errazagoa eta leunagoa izan dadin. Ezaugarri hauek giza ekarpenak dituzten eskuzko lanak konbinatzen dituzte zuzenketa proaktibo eta automatizatuekin.

Erroreak zuzentzeko tresna integralak

Gboard-en eginbideek modu kolektiboan idaztea errazten dute, besteak beste, hitzak osatzea, hurrengo hitzen iragarpenak, zuzenketa automatiko aktiboa (AC) eta teklaren zuzenketa aktiboa (KC). Tresna horien artean, konposizio adimenduna, akatsen zuzenketa eta hitz anitzeko hautagaiak iradokizun-barran edo lerroan daude. Post-zuzenketak (PC) lehendik egindako hitzetan akatsak zuzentzea ere errazten du. Ezaugarri hauek izan arren, funtsezko bi murrizketek erabiltzailearen esperientzia kaltetzen dute.

  1. KC, AC eta PC bezalako gailuko zuzenketa-ereduak azkarrak eta trinkoak badira ere, zailtasunak dituzte testuinguru luzeagoak behar dituzten errore sofistikatu eta konplexuak kudeatzeko. Eredu hauek aktibatu ez daitezen, erabiltzaileek poliki eta zehatz idatzi behar dute.

  2. Idazketa-abiadura gutxitzen da erabiltzaileek eskuz zuzendutako hitzak gramatika eta zuzentzaile ortografikoak erabiliz eskuz zuzendu behar dituztelako, eta horrek mentalki eta bisualki nekagarriak izan daitezke.

Goi-mailako erroreen zuzenketaren beharra

Idazkailu azkarrek maiz alde batera uzten dituzte jada idatzitako hitzak eta teklatuan bakarrik kontzentratzen dira. Hortik akats tasa handiagoak sor daitezke, esaldia edo goi-mailako zuzenketa mekanismoak erabiltzea beharrezkoa dela.

Zuzenketa aurkezten

Proofread-ek maiz kexa hauek konpontzen ditu produktibitatearen sustapen nabarmenak eskainiz. Erroreen zuzenketa errazten du sakatu bakarreko esaldi- eta paragrafo-mailako zuzenketak emanez.

Zuzenketaren atzean dagoen teknologia

Proofread funtzioa lau osagai nagusik osatzen dute: datuen ekoizpena, metrikaren diseinua, ereduen doikuntza eta ereduen hornikuntza. Osagai horiek guztiek eraginkortasuna bermatzen dute. Datuen banaketa Gboard domeinuarekin bat datorrela ziurtatzeko, sistemak teklatuko akatsak errepikatzen ditu, zehatz eta metodikoki eraikitako errore-arkitektura sintetikoa erabiliz.

Neurri aurreratuak eta ereduen optimizazioa

Eredua ebaluatzeko, ikertzaileek zenbait metrika sartu dituzte, bereziki enfasia emanez gramatika-erroreen presentzia egiaztatzen eta hizkuntza-eredu handietatik (LLM) eratorritako antzeko esanahien egiaztapenetan. Gainbegiratua eta InstructGPT teknikan indartzeko ikaskuntza (RL) doikuntza erabiltzen dira eredua hobetzeko. Prozedura honen bidez ereduaren zuzenketa-errendimendua asko hobetzen da.

Hedapena eta Errendimendua

8 biteko kuantizazioa erabiliz, tamaina ertaineko LLM PaLM2-XS TPU v5 bakar batean sartzeko egokituta dago eta Proofread funtzioaren oinarri gisa balio du. Optimizazioak zerbitzariaren kostua murrizten du. Aurretik egindako ikerketek frogatu dute segmentazioak, deskodetze espekulatiboak eta kubo-giltzak latentzia murriztu dezaketela.

Mundu errealeko eragina

Pixel 8-ren hamarnaka erabiltzailek Proofread funtzioak eskaintzen dituen kalitate handiko aldaketetatik etekina aterako dute, orain eskuragarri dagoena. Datu sintetikoen sorkuntza sakonak eta doikuntzaren hainbat errepikapenek akats gramatikalak nabarmen murrizten dituen eredu bat sortu dute, PaLM2-XS ereduaren ratio txarraren ehuneko 5,74ko jaitsiera erlatiboaren arabera. Gainera, optimizazioek latentzia mediana % 39,4 gutxitu dute.

Etorkizuneko Aurreikuspenak

Ikerketa honek LLM-ek erabiltzailearen esperientzia nola hobetu dezaketen eta ikerketa gehiagorako aukera interesgarriak sor ditzakeen erakusten du. Erabiltzaile errealeko datuen erabilera, eleaniztun laguntza, neurrira idatzitako laguntza eta gailuen pribatutasun-soluzioak sektorean aurrerapen gehiago ekar ditzaketen arloen adibide batzuk dira.

Google AI teklatu mugikorren teknologiaren aukerak zabaltzen ari da Proofread eginbidearen aurkezpenarekin, mundu osoko jendearentzat idazketa hobetuz.

Code Labs Academy © 2024 Eskubide guztiak erreserbatuta.