通常我給大家推薦一款AI工具的時候,往往我都習慣先描述它的痛點。
但是這款微軟推出的AI工具就不一樣了。
大家先看一下它的STAR數。
53.
5K啊,BRO。
閉著眼就知道收藏了再說了。
好,接著我們再看一個數據。
能夠一次性處理長達60分鐘的音頻內容。
什麼概念呢?
你有用過其他ASR語音識別工具的話就知道了。
很多都是處理不了長音頻,需要分割成短音頻才能繼續識別的。
但是呢,這樣子一做的話,上下文就割裂了。
這個和大語言模型的RAG的原理一樣啊。
就是以前我們的大語言模型,它上下文不夠長嘛。
它的Context Window不夠長。
所以呢,我們需要先把一篇很長的文章啊,或者一個文檔啊,先叫它分割了。
然後去做那個Word Embedding啊,丟給這個向量數據庫。
然後等到用的時候呢。
我們再去那個限量數據庫裡面去找,找到對應的內容。
但是啊,因為你是一片一片,你分割了的。
然後呢,你取回來的內容啊,可能已經缺失了很多上下文了。
這個時候你再丟給這個大語言模型啊。
往往你得到的不是你想要的結果。
而這60分鐘的這個音頻呢,就相當於說你的大語言模型已經有很長的上下文了。
你直接把一篇文檔丟給這個大語言模型,它就能全部識別到了。
你不需要再去做分片。
知道吧。
這裡呢,我首先想到了一個應用場景啊,就是開會。
比如說你一開一個小時的,直接將這一小時的這個錄音啊,丟給它總結。
然後開完會了,就直接得到你的那個會議紀要了。
又或者說你圍繞這個產品啊。
做一個自己的一個硬件的產品也好。
做一個自己的,比如錄音筆吧。
做一個錄音筆。
然後呢,你呢,開會的時候啊,直接錄音。
然後呢,完了之後,直接呢,把這個啥?
把這個會記要啊,直接發給你的各個同事。
然後呢,發給他們的郵箱。
是吧?
這有很大的一個想像空間呢。
看起來這個模型不大,大家可以看一下啊。
這裡看到沒有?
1.
58G。
然後呢,
CPU就能跑了,GPU都不用買了。
所以呢,隨便找個公司裡面的電腦啊,就能裝起來,就能玩啊。
好,感興趣的話,趕緊玩起來吧。
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