Minnka kostnað við að skrifa niður

Þegar verktakar prófa fyrst að transkripta gervigreindarmódel eru þeir oft spenntir. Það er eins og að finna töfralausn sem skyndilega opnar gríðarlegt nýtt möguleika - þar til einhver krúttar tölurnar. Ástin minnkar fljótt þegar raunverulegur kostnaður við að samþætta þessi gervigreindarmódel í innviði fyrirtækja verður augljós. Töfrabragđiđ lítur meira út fyrir ađ vera dýrt áhugamál. Hár-end vélbúnaður, eða ský þjónustu gjöld, og flækju skalanir bæta upp hratt, að snúa að upphaflegri spennu í raunveruleika athuga.

Þrátt fyrir áhrifamikla nákvæmni og getu þeirra, bjóða góðir transkription AI módel nokkrar verulegar áskoranir. Við skulum líta á Whisper módel OpenAI, með áherslu á vélbúnaðarkröfur þeirra:

Stórar gervigreindarmyndir bjóða upp á mikla nákvæmni en þurfa umtalsverða minni og vinnslukraft, sem getur verið krefjandi. Þetta á sérstaklega við um lifandi umritun, þar sem hrað vinnsla er mikilvæg. Stórar gerðir taka lengri tíma að vinna úr hljóðinu og hafa áhrif á notendaupplifun þegar þörf er á augnablikum niðurstöðum.

Til að jafna gæði og skilvirkni, segja SaaS-þjónustaveitendur venjulega ekki frá því hvaða gervigreindarmódel þeir nota, oft vegna þess að þeir eru að reyna að skera niður kostnað með því að forðast stórar, auðlindasömar gervigreindarmódel.

Stærri gerðir eru hins vegar mjög mikilvægar fyrir gæði afritanna þinna. Þú getur lesið meira um þetta hér:

Sjáum hversu langan tíma það myndi taka að transcribe 1 klukkustund Fyrirfram upptökuð tal með Whisper large-v3 Líkaminn á AWS:

Að bæta við viðbótar AI módel sem bæta umritun eins og þýðingu, orð tímamörk, samantekt eða ræðumaður diarization getur aukið vélbúnaðarkröfur og kostnað.

Opin uppspretta umritunartæki í dag eru frábær fyrir tilraunir. Þeir eru oft settir saman af snjöllum doktorsnemum sem reyna að ýta mörkum gagnafræði. Því miður eru þær ekki tilbúnar til framleiðslu fyrir flestar kröfur fyrirtækja. Til að gera sérsniðna lausn virka, þurfa fyrirtæki vélkennslu sérfræðinga, ský verkfræðinga, og fullt af Python verktaki <unk> og það verður dýrt hratt. Fyrir lítil og meðalstór fyrirtæki getur kostnaður við að setja saman draumaliðið verið hærri en vélbúnaðurinn sjálfur.

Að viðhalda sérsniðnum lausnum fyrir gervigreind er meira en bara upphafleg uppsetning og vélbúnaður. Að halda áfram með reglulegar uppfærslur á GPU ökumönnum, öryggisbætur og bætur á gervigreindarmódeli eykur verulega áframhaldandi kostnað. Auk þess er viðhald á skýjarbyggingu, meðhöndlun við kerfisleysi, endurþjálfun módel þegar gögn þróast og trygging á samræmi við nýjar reglur um persónuvernd. Hver þessara þátta krefst tíma, sérþekkingar og auðlinda sem auka heildarkostnað eignarhalds.

Að byggja sitt eigið umritunarkerfi kann að virðast freistandi, en það er flókið. Það felur í sér samþættingu á mörgum líkanum, hagræðingu á hraða og stjórnun á skalanleika vélbúnaðar. Fyrir flest lið er að nota staðfest vettvang eins og VocalStack miklu skilvirkara - spara tíma, peninga og höfuðverka.

Til að lækka kostnað gætu verktakar reynt að búa til sérsniðna lausn sem er sérsniðin að einstökum viðskiptaþörfum þeirra. Þó að þetta geti verið mögulegt fyrir lið með djúpa sérfræðiþekkingu á nokkrum sviðum, er það ekki án áskorana. Það er engin ein stærð sem passar öllum aðferð við gæðabrot. Til að búa til öflugan transkription þjónustu þarf að samþætta mörg gervigreind módel og stjórna stækkanlegum skýþjónustu, sem getur orðið flókið og auðlindasamt.

Í stað þess að byggja upp eigin sérsniðna lausn frá grunni, sem getur verið tímafrekt og kostnaðarsamt, er skilvirkara að nýta vettvang VocalStack sem leysir þegar þessar áskoranir. Að þróa kerfi til að meðhöndla stórar gerðir, hagræða hraða, stjórna skalanleika vélbúnaðar og viðhalda hagkvæmni er ekki ómerkilegt.

Með því að nota staðfestu lausn eins og VocalStack geturðu einbeitt þér að því sem skiptir máli - að veita bestu umritunareynslu - án þess að taka tíma og kosta mikið að byggja upp eigin innviði. VocalStack sér um alla þunga vinnu: frá því að hagræða hraða og stækkunartæki til að stjórna vélbúnaðarþörfum. Það gerir þér kleift að sleppa höfuðverkum og stökkva beint inn í að veita óaðfinnanlega, hágæða umritun þjónustu. Ímyndaðu þér frelsi til að nýskapa án þess að hafa áhyggjur af flóknum bakvið áskorunum - það er það sem VocalStack býður upp á.

Ég er ađ tala um... Ekkert aukakostnaður,VocalStack er að nota fjölbreytt úrval af gervigreindarmódelum til að bæta gæði og árangur. hverja afritun.Ég er ekki viss.

Lestu meira á www.vocalstack.com/business

Ef þú ert verktaki og hefur ekkert á móti því að skemma hendurnar, af hverju ekki að prófa Whisper opinn uppspretta módelin? Farđu yfir. OpenAI Whisper GitHub geymsla Tilraunir með mismunandi stærðir fyrirmyndar. (Aðvörun: Stærri gerðir geta valdið ofhitun á vélinni ef þú ert ekki með sérhæfð myndkort).

Eftir nokkrar prófunarritgerðir með Whisper á staðbundinni vélinni þinni gætirðu byrjað að greina nokkra áskoranir við að nota Whisper handvirkt. Til dæmis getur stækkun verið kostnaðarsöm og Whisper er ekki hagrætt fyrir lifandi umritun sem krefst viðbótar sérsniðinna lausna.

Engar áhyggjur, VocalStack hefur bak ūitt! Hlaða niður VocalStack JavaScript SDK og umritun verður létt: