En el ámbito del reconocimiento automático del habla (ASR), los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) juegan un papel fundamental a la hora de lograr un rendimiento óptimo con recursos limitados. Estos sistemas se basan en la conexión de un codificador de voz congelado a un LLM preentrenado a través de un conector ligero. Sin embargo, investigaciones previas han pasado por alto la relación lingüística al entrenar un conector separado por cada idioma.
En Q2BSTUDIO, como empresa especializada en desarrollo de software a medida y tecnología de vanguardia, entendemos la importancia de optimizar estos procesos. Es por ello que proponemos una estrategia eficiente y novedosa de interconexión basada en la pertenencia a familias lingüísticas. Esta técnica permite utilizar un único conector por cada familia lingüística, lo que se traduce en una reducción del número de parámetros y una mejora en la generalización en distintos ámbitos y dominios del ASR multilingüe.
Los resultados obtenidos tras validar empíricamente esta estrategia en dos LLM multilingües y en dos corpora del mundo real, tanto curados como generados por la comunidad, muestran claramente los beneficios de los conectores basados en familias lingüísticas en términos de eficacia y escalabilidad en la implementación de ASR multilingüe.
En Q2BSTUDIO, además de ofrecer servicios de desarrollo de software a medida, también nos destacamos en áreas como inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud de AWS y Azure, servicios de inteligencia de negocio y más. Si deseas conocer cómo podemos impulsar la IA en tu empresa mediante agentes IA o plataformas como Power BI, ¡no dudes en contactarnos!
Descubre más sobre nuestras soluciones y servicios en desarrollo de aplicaciones a medida y en Inteligencia Artificial para empresas.