Die Transkription für einen Teil einer Audioaufnahme generieren.
|
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.
|
|||||||||||
Freiform-Prompt
Erstellen Sie eine Transkription der Audioaufnahme, extrahieren Sie nur die Sprache und ignorieren Sie Hintergrundaudio.
Antwort
Auf der ganzen Welt generieren Menschen und Organisationen jeden Moment Daten, die äußerst nützlich sein können. Ich denke, dass wir diese Art von Daten nutzen müssen, um Probleme zu lösen. Die Herausforderung besteht darin, dass viele dieser Datasets sehr fragmentiert sind. Die meisten komplexen Herausforderungen der Gesellschaft lassen sich nicht mit einer einzigen Datenquelle lösen. Diese Fragmentierung kann also die Informationen der Welt nutzen, um tatsächlich für alle Menschen überall einen großen Unterschied zu machen. Google hat es sich zur Aufgabe gemacht, alle Arten von Informationen zu organisieren und für Nutzer zugänglich zu machen. Das machen wir jetzt für öffentliche Daten. Wir haben Daten aus Zehntausenden von Tabellen und Hunderten zuverlässiger globaler Quellen gesammelt, standardisiert und verarbeitet und haben sie in einer leicht verständlichen Ansicht zusammengefasst. 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 in Bezug auf die Frage, die sie an Daten stellen möchten. Stellen Sie sich nun vor, Sie könnten die Frage einfach im gewöhnlichen Englisch stellen. Dann erhalten Sie diese Grafiken, die Ihnen Einblicke geben und Ihnen vernünftige Informationen bieten. 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. Generierte KI basiert jetzt auf einigen 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 Klima-NGO und versuche zu verstehen, wie sich der Zugang zu Strom in den verschiedenen Ländern Afrikas verändert hat. Ich suche nach Data Commons. Aus diesen Diagrammen geht hervor, dass Kenia, Somalia und Ghana den größten Anstieg des Zugangs zu Strom hatten. Ich frage mich, welche Auswirkungen das auf ihre Treibhausgasemissionen haben wird. Aus diesen Diagrammen geht hervor, dass die Treibhausgasemissionen Ghanas wesentlich stärker gestiegen sind als die Kenias. Diese Beobachtungen sind der Anfang einer Reise, um besser zu verstehen, wie wir den Zugang zu Dingen wie Strom verbessern können, ohne die Treibhausgasemissionen anteilig 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. Deshalb begannen wir, mit Lebensmittelbanken und Essensausgaben in den Vereinigten Staaten und Googles Data Commons zusammenzuarbeiten, um unsere eigene Instanz von Data Commons zu entwickeln, die die Datenpunkte und Variablen zusammenführt die für diese Organisationen am interessantesten wären. Eine der großen Beschwerden über kleine Organisationen ist, dass sie keine Risiken eingehen und es schwer ist, Risiken einzugehen, wenn Sie keine Daten haben, weil sie in der bekannten Welt operieren, richtig, in der Welt, ihre Daten, was selbstverstärkend wird. Data Commons öffnet diese Welt für Unternehmen und ermöglicht es ihnen, ein Risiko einzugehen, weil sie es nicht blindlings eingehen müssen. Ich hatte mir nie gedacht, dass ich das in meinem Leben sehen würde. Es ist so spannend, dass es Zeit ist, in der das tatsächlich möglich ist. Organisationen kennen die Fragen, die sie an Daten stellen möchten. Sie verfügen über das Wissen, das ihnen die Antworten liefert, die für sie von Bedeutung sind. Data Commons demokratisiert das. Sie geben also einfach Ihre Frage ein. Das ist völlig bahnbrechend.
|
|
||||||||||