Generieren Sie die Transkription für eine Audioaufnahme.
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Sie können ein Modell direkt abfragen und die zurückgegebenen Ergebnisse testen, wenn Sie verschiedene Parameterwerte mit der Cloud Console oder durch direkten Aufruf der Vertex AI API verwenden.
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Freiform-Prompt
Generieren Sie Transkriptionen aus den Audiodaten, extrahieren Sie nur Sprache und ignorieren Sie Audio im Hintergrund.
Antwort
Jeden Moment auf der ganzen Welt generieren Menschen und Organisationen Daten, die außergewöhnlich nützlich sein könnten. Ich denke, wir müssen einen Weg finden, diese Daten zu nutzen, um Probleme zu lösen. Die Herausforderung bestand darin, dass viele dieser Datensätze sehr fragmentiert sind. Die meisten komplexen Herausforderungen der Gesellschaft werden nicht mit einer einzigen Datenquelle gelöst. Diese Fragmentierung hindert es an, die Informationen der Welt zu nutzen, um tatsächlich für alle Menschen einen großen Unterschied zu machen. Google hat es sich zur Aufgabe gemacht, alle Arten von Informationen zu organisieren und leicht zugänglich zu machen. Dies tun wir jetzt für öffentliche Daten. Wir haben Daten aus Zehntausenden von Tabellen aus Hunderten zuverlässiger globaler Quellen gesammelt, standardisiert und verarbeitet und in einer leicht verständlichen Ansicht zusammengeführt. Jetzt beginnt der kreative Teil. Jetzt stehen KI und Natural Language Processing zur Verfügung. Die meisten Menschen denken nicht in Form von Streudiagrammen oder Interessenvariablen oder Datenpunkten oder Triplets. Sie denken an die Frage, die sie an Daten stellen möchten. Stellen Sie sich nun vor, Sie könnten die Frage einfach auf Englisch stellen. Dann erhalten Sie diese Grafiken, die Ihnen hilfreiche Einblicke liefern, und die Ihnen einen tieferen Einblick in sinnvolle Analysen ermöglichen. Diese Fähigkeit, Daten zugänglich, intelligent, pragmatisch und praktisch auf Organisationsebene zu machen, macht Data Commons meiner Meinung nach zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Organisationen bei der Ausübung ihrer Arbeit. Generative AI unterstützt jetzt einige der wichtigsten Funktionen in Data Commons. Mit Large Language Models können Sie Ihre Fragen stellen und Antworten erhalten. Stellen Sie sich beispielsweise vor, ich bin eine Klima-NGO und möchte verstehen, wie sich der Zugang zu Strom in verschiedenen Ländern in Afrika verändert hat. Ich würde auf Data Commons suchen. Aus diesen Diagrammen geht hervor, dass Kenia, Somalia und Ghana eine der größten Steigerungen beim Zugang zu Strom hatten. Ich frage mich, welche Auswirkungen das auf ihre Treibhausgasemissionen hat. Aus diesen Diagrammen geht hervor, dass die Treibhausgasemissionen Ghanas wesentlich stärker gestiegen sind als die Kenias. Diese Beobachtungen sind der Ausgangspunkt für uns, damit wir besser verstehen können, wie wir den Zugang zu Dingen wie Strom verbessern können, ohne die Treibhausgasemissionen proportional zu erhöhen. Wenn es darum geht, die Erkenntnisse aus diesen Daten zu nutzen, müssen die Menschen vor Ort aktiv werden. Wir müssen auch darüber verantwortungsvoll nachdenken. Deshalb halte ich es für so wichtig, dies gemeinsam zu tun und über Partnerschaften und Kooperationen nachzudenken. Es sind diese Leute, die über tiefes Fachwissen verfügen, die wissen, welche Fragen man stellen muss und die wissen, welche Lösungen man entwickeln muss. Wir bei TechSoup arbeiten seit über 30 Jahren weltweit daran, gemeinnützige Organisationen mit Technologie zu verbinden. Daten sind das Herzstück dessen, was Organisationen brauchen, um Veränderungen vornehmen zu können. Also begannen wir, mit Lebensmittelbanken und Essensausgaben in den Vereinigten Staaten und Googles Data Commons zusammenzuarbeiten, um unsere eigene Instanz von Data Commons aufzubauen, die die Datenpunkte und Variablen zusammenführt, die für diese Art von Organisationen am interessantesten sind. Eine der großen Beschwerden, die wir über kleine Organisationen hören, ist, dass sie keine Risiken eingehen. Und es ist schwer, Risiken einzugehen, wenn Sie keine Daten haben, weil sie in der bekannten Welt operieren, richtig? Die Welt, die sie in ihren Daten sehen, wird selbstverstärkend. Data Commons öffnet diese Welt für Unternehmen und ermöglicht es ihnen, ein Risiko einzugehen, weil sie es nicht blindlings eingehen müssen. Ich hätte nie gedacht, dass ich das in meinem Leben sehen würde, und es ist so spannend, in einer Zeit zu sein, in der das tatsächlich möglich ist. Unternehmen kennen die Fragen, die sie sich zu Daten stellen möchten. Sie verfügen über das Wissen, das ihnen die Antworten liefert, die für sie von Bedeutung sind. Data Commons demokratisiert dies. Sie geben also einfach Ihre Frage ein. Das ist wirklich bahnbrechend.
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