Усилим конкурентное преимущество ваших продуктов технологиями Enbisys
Набор инструментов и методов для эффективного запуска произвольной нейросети и на процессорной архитектуре «Эльбрус»
Изучили работу процессора VLIW на самом низком уровне. С нуля создали алгоритмы высокой производительности, оптимизировав их под особенности Эльбруса
Преобразование текста в естественную речь (TTS)
Реалистичное звучание голоса для мобильных, встраиваемых и периферийных устройств
Надежная технология для распознавания естественной речи (ASR) в шумном окружении с использованием нейронных сетей
Научили ASR учитывать доменный контекст еще на этапе декодирования. Дообучаем модели практически мгновенно без дорогостоящей оптимизации нейросетей
Технология распознавания ключевых слов (Keyword Spotting), которая включает устройство активационной голосовой фразой (Wake Word)
Детектор активационного слова
Ноу-хау обучения модели без привлечения дикторов. Синтетический датасет для пользовательской фразы создается автоматически за считанные минуты
Метод адаптации крупных моделей распознавания речи (ASR) для точного распознавания редких и специфических слов
Contextual biasing • Контекстное смещение
Научили ASR учитывать доменный контекст еще на этапе декодирования. Высокая точность распознавания достигается за счет ввода контекстуальных слов в виде фонем с использованием МФА
Голосовой ассистент, способный понимать речь и свободно общаться с пользователями, а также автономно принимать решения на основе данных
Разработали технологию, гарантирующую, что ИИ точно следует заданному сценарию общения с пользователем, даже в сложных диалогах с множеством вариантов развития
Полностью решает проблему «галлюцинаций» больших лингвистических моделей. Расширяет кругозор компактных БЯМ
Технология ограничения креативности больших языковых моделей (LLM) релевантной информацией из базы знаний
Контролируемая тонкая настройка (SFT)/ обучение с подкреплением (RLHF) на синтетических данных
Специальная версия LLama.cpp
Ускорение на мобильных графических и нейронных процессорах (GPU/NPU)
Минимизация ОЗУ/ЦПУ (RAM/CPU)
Методика сжатия больших языковых моделей для запуска на встраиваемых устройствах с сохранением высокой производительности