Générez la transcription d'un enregistrement audio.
|
Vous pouvez interroger un modèle directement et tester les résultats renvoyés lors de l'utilisation de différentes valeurs de paramètre en utilisant la console Cloud ou en appelant directement l'API Vertex AI.
|
|||||||||||
Requête forme libre
Générez une transcription à partir du contenu audio, n'extrayez que le contenu vocal et ignorez le contenu audio en arrière-plan.
Réponse
À chaque instant, dans le monde entier, des personnes et des organisations génèrent des données qui peuvent être extrêmement utiles. Je pense que nous devons trouver un moyen de les exploiter pour résoudre des problèmes. La difficulté réside dans le fait que bon nombre de ces ensembles de données sont très fragmentés. La plupart des défis complexes de la société ne peuvent pas être résolus avec une seule source de données. Cette fragmentation empêche donc l'utilisation des informations à l'échelle mondiale pour faire une grande différence pour tous, partout dans le monde. La mission de Google est d'organiser et de rendre facilement accessibles toutes sortes d'informations. C'est ce que nous faisons actuellement pour les données publiques. Nous avons collecté, standardisé et traité des données issues de dizaines de milliers de tables, provenant de centaines de sources mondiales fiables, et les avons importées dans une vue unique et facile à comprendre. This is the fun part. Vient maintenant l'IA et le traitement du langage naturel. La plupart des gens ne pensent pas en termes de graphiques à nuages de points, de variables d'intérêt, de points de données ou de triplés. On réfléchit en fonction de la question qu'on veut poser sur les données. Imaginez maintenant que vous puissiez simplement poser la question en anglais ordinaire. Vous obtenez alors ces graphiques qui vous fournissent des informations et vous permettent d'explorer les données de façon plus approfondie et plus judicieuse. Cette capacité à rendre les données accessibles, intelligentes, pragmatiques et pratiques au niveau de l'organisation fait de Data Commons, un outil essentiel pour les organisations. Les données générés par l'IA alimentent désormais certaines des fonctionnalités les plus importantes de Data Commons. Avec les grands modèles de langage, vous pouvez poser vos questions et commencer à obtenir des réponses. Imaginez, par exemple, que je suis une ONG axée sur le climat et que j'essaie de comprendre comment l'accès à l'électricité a changé dans les différents pays d'Afrique. J'effectue une recherche sur Data Commons. Ces graphiques montrent que le Kenya, la Somalie et le Ghana ont connu les augmentations les plus importantes de l'accès à l'électricité. Je me demande quel sera l'impact sur les émissions de gaz à effet de serre. Ces graphiques montrent que les émissions de gaz à effet de serre au Ghana ont beaucoup plus augmenté que celles du Kenya. Ces observations sont le début d'un parcours qui nous permettra de mieux comprendre comment améliorer l'accès à des ressources telles que l'électricité sans augmenter proportionnellement les émissions de gaz à effet de serre. Lorsqu'il s'agit de prendre des mesures en fonction des insights obtenus à partir de ces données, les employés sont sur le terrain. Nous devons également réfléchir à cela de manière responsable. C'est pourquoi il est si important de le faire ensemble et de penser à des partenariats et à des collaborations. Ce sont des personnes qui ont une connaissance approfondie du domaine, qui savent quelles sont les bonnes questions à poser et quelles sont les bonnes solutions à créer. Chez TechSoup, nous travaillons dans le monde entier pour permettre aux organisations à but non lucratif d'accéder à la technologie depuis plus de 30 ans. Les données sont au cœur de ce à quoi les organisations doivent pouvoir apporter des changements. C'est pourquoi nous avons commencé à collaborer avec les banques alimentaires et les services alimentaires des États-Unis et du Data Commons de Google pour créer notre propre instance de Data Commons qui a rassemblé les points de données et les variables les plus intéressants pour ce type d'organisation. L'une des plaintes principales qui concernent les petites entreprises est qu'elles ne prennent pas de risques. Et il est difficile de prendre des risques sans données, car elles opèrent dans un monde connu, l'univers qu'elles voient leurs données, qui se renforce automatiquement. Data Commons ouvre ce monde aux organisations, ce qui signifie qu'elles peuvent prendre des risques, car elles n'agissent pas à l'aveuglette. Je n'aurais jamais pensé voir ça de mon vivant, et c'est vraiment enthousiasmant de vivre une telle époque. Les entreprises savent quelles questions elles souhaitent poser au sujet des données. Elles ont les connaissances nécessaires pour obtenir les réponses qui auront un sens pour elles. Data Commons démocratise cela. Il vous suffit de saisir la question que vous vous posez. C'est une véritable révolution.
|
|
||||||||||