Membuat transkripsi untuk potongan rekaman audio.
|
Anda dapat membuat kueri model secara langsung dan menguji hasil yang ditampilkan saat menggunakan parameter value yang berbeda dengan Konsol Cloud, atau dengan memanggil Vertex AI API secara langsung.
|
|||||||||||
Perintah Freeform
Buat transkripsi dari audio, hanya ekstrak ucapan dan abaikan audio latar belakang.
Respons
Setiap momen di seluruh dunia, orang-orang dan organisasi menghasilkan data yang bisa sangat berguna, dan saya pikir kita harus menemukan cara untuk memanfaatkannya untuk memecahkan masalah. Tantangannya adalah banyak set data ini sangat terfragmentasi. Sebagian besar tantangan masyarakat yang kompleks tidak dapat diselesaikan dengan satu sumber data, sehingga fragmentasi ini menghalangi kemampuan dunia dalam menggunakan informasi dunia untuk benar-benar membuat perbedaan besar bagi semua orang di mana saja. Misi Google adalah mengatur dan menjadikan semua jenis informasi mudah diakses. Kami melakukannya sekarang untuk data publik. Kita telah mengumpulkan, menstandarkan, dan memproses data dari puluhan ribu tabel, dari ratusan sumber global yang dapat diandalkan, dan menariknya ke dalam satu tampilan yang mudah dimengerti. Ini adalah bagian
yang menyenangkan. Kini hadir AI dan natural language processing. Kebanyakan orang tidak berpikir tentang diagram pencar atau variabel yang diminati, atau titik data atau triplet. Mereka berpikir tentang pertanyaan yang ingin diajukan tentang data. Sekarang bayangkan jika Anda hanya mengajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris biasa, dan kemudian Anda mendapatkan kembali grafik yang membantu memberi wawasan dan memungkinkan Anda bereksplorasi lebih dalam dengan cara yang masuk akal. Kemampuan untuk membuat data dapat diakses dan cerdas, pragmatis, praktis di tingkat organisasi membuat Data Commons, menurut saya, alat yang penting bagi organisasi saat mereka melakukan pekerjaan mereka. AI yang dihasilkan kini mendukung beberapa fungsi terpenting di Data Commons. Dengan model bahasa besar, Anda dapat mengajukan pertanyaan dan mulai mendapatkan jawaban. Bayangkan, misalnya, saya adalah LSM iklim, dan saya mencoba memahami bagaimana akses ke listrik telah berubah di berbagai negara di Afrika. Saya mencarinya di Data Commons. Dari diagram ini, kita melihat bahwa Kenya, Somalia, dan Ghana mengalami beberapa peningkatan terbesar dalam akses listrik. Kira-kira apa dampaknya terhadap emisi gas rumah kaca yang ditimbulkan. Dari diagram tersebut, kita dapat melihat bahwa emisi gas rumah kaca Ghana telah meningkat jauh lebih banyak daripada emisi Kenya. Pengamatan ini merupakan awal perjalanan kami untuk lebih memahami bagaimana kami dapat meningkatkan akses ke hal-hal seperti listrik tanpa meningkatkan emisi gas rumah kaca secara proporsional. Ketika kita mengambil tindakan berdasarkan wawasan dari data ini, maka orang-orang akan langsung terdorong ke sana. Kami juga harus memikirkan hal ini secara bertanggung jawab, jadi menurut saya hal ini sangat penting untuk melakukan ini bersama-sama dan memikirkan kemitraan dan kolaborasi. Merekalah orang-orang yang memiliki pengetahuan domain yang mendalam, yang tahu pertanyaan yang tepat untuk diajukan, siapa yang tahu solusi apa yang tepat untuk dibangun. Di TechSoup, kami telah bekerja secara global untuk menghubungkan lembaga nonprofit ke teknologi selama lebih dari 30 tahun. Data merupakan inti kebutuhan organisasi agar dapat melakukan perubahan, jadi kami mulai bekerja sama dengan bank pangan dan dapur umum di seluruh Amerika Serikat serta Data Commons Google untuk membuat instance Data Commons kami sendiri yang mengumpulkan titik data dan variabel yang paling menarik bagi organisasi semacam ini. Salah satu keluhan besar yang sering kami dengar tentang organisasi kecil adalah organisasi kecil tidak berani mengambil risiko, dan sulit mengambil risiko jika Anda tidak memiliki data karena mereka beroperasi di dunia yang diketahui, benar, dunia yang mereka lihat dalam data mereka, yang menjadi dapat memperkuat diri. Data Commons terbuka bahwa dunia tersedia untuk organisasi, berarti mereka dapat mengambil risiko karena mereka tidak mengambilnya secara membabi buta. Saya tidak akan pernah mengira saya akan melihat ini dalam hidup saya, dan sungguh menarik berada di saat ketika hal ini benar-benar mungkin terjadi. Organisasi mengetahui pertanyaan yang ingin mereka ajukan tentang data. Mereka memiliki pengetahuan yang diperoleh dari jawaban yang berarti bagi mereka. Data Commons mendemokrasikan hal itu. Jadi Anda cukup masuk dan mengetik pertanyaan yang sebenarnya Anda miliki. Hal itu benar-benar membawa perubahan.
|
|
||||||||||