Genera la transcripción de una grabación de audio.
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Puedes consultar un modelo directamente y probar los resultados que se muestran cuando usas valores de parámetros diferentes con la consola de Cloud o con una llamada directa a la API de Vertex AI.
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Mensaje Formato libre
Genera una transcripción del audio, solo extrae la voz e ignora el audio en segundo plano.
Respuesta
A cada momento y en todo el mundo, las personas y las organizaciones generan datos que pueden ser extraordinariamente útiles, y creo que debemos encontrar una manera de aprovecharlos para resolver problemas. El desafío es que muchos de estos conjuntos de datos están muy fragmentados. La mayor parte de los desafíos complejos de la sociedad no se resuelven con una sola fuente de datos, por lo que esta fragmentación impide que puedan usar la información del mundo para marcar una gran diferencia para todos en todas partes. El objetivo de Google es organizar y hacer que todo tipo de información sea de fácil acceso. Ahora lo estamos haciendo para los datos públicos. Recopilamos, estandarizamos y procesamos datos de decenas de miles de tablas de cientos de fuentes globales confiables, y los agregamos a una vista fácil de comprender. Esta es la parte divertida. Ahora viene la IA y el procesamiento de lenguaje natural. La mayoría de las personas no piensa en términos de diagramas de dispersión o variables de interés, o datos o tríos. Piensan en términos de la pregunta que quieren hacer sobre los datos. Ahora imagina si podrías hacer la pregunta en inglés común y, luego, obtienes estos gráficos que te ayudan a obtener estadísticas y que te permiten explorar con más profundidad de maneras razonables. Esa capacidad de hacer que los datos sean accesibles, inteligentes, pragmáticos y prácticos a nivel de la organización hace Data Commons; creo que es una herramienta esencial para las organizaciones mientras realizan su trabajo. La IA generada ahora potencia algunas de las funciones más importantes de Data Commons. Con los modelos de lenguaje grandes, puedes hacer preguntas y comenzar a obtener respuestas. Imagina, por ejemplo, que soy una ONG relativa al clima y estoy tratando de entender cómo cambió el acceso a la electricidad en los países de África. La busco en Data Commons. En estos gráficos, vemos que Kenia, Somalia y Ghana tuvieron uno de los mayores aumentos en el acceso a la electricidad. Me pregunto cuál será el impacto en las emisiones de gases de efecto invernadero. En estos gráficos, podemos ver que las emisiones de gases de efecto invernadero de Ghana aumentaron mucho más que las de Kenia. Estas observaciones son el comienzo de un recorrido que nos permite comprender mejor cómo podemos aumentar el acceso a elementos como la electricidad sin aumentar proporcionalmente las emisiones de gases de efecto invernadero. Cuando se trata de tomar medidas a partir de las estadísticas que provienen de estos datos, toman a las personas sobre la base. También debemos pensar en esto con responsabilidad, así que por eso es tan importante hacer esto juntos y pensar en asociaciones y colaboraciones. Estas personas tienen conocimientos profundos sobre el tema, saben cuáles son las preguntas correctas y saben cuáles son las soluciones adecuadas para desarrollar. En TechSoup, trabajamos a nivel global para conectar a las organizaciones sin fines de lucro con la tecnología desde hace más de 30 años. Los datos son la esencia de lo que las organizaciones necesitan poder hacer cambios, por lo que comenzamos a trabajar con bancos de alimentos en todos los Estados Unidos y con Data Commons de Google para crear nuestra propia instancia de Data Commons que reúne los datos y las variables que sería más interesante para este tipo de organizaciones. Uno de los grandes reclamos que recibimos con frecuencia sobre las organizaciones pequeñas es que no corren riesgos y es difícil tomar riesgos si no tienes datos porque operan en el mundo conocido, el mundo que ven en sus datos, que se refuerzan a sí mismos. Data Commons presentan ese mundo a las organizaciones, lo que significa que pueden correr el riesgo porque no lo hacen a ciegas. Nunca pensé que lo vería en mi vida y es muy emocionante estar en un momento en que esto es posible. Las organizaciones conocen las preguntas que quieren hacer sobre los datos. Tienen el conocimiento que obtiene las respuestas que serán significativas para ellos. Data Commons democratiza eso. Entonces, entra y escribe la pregunta que tienes. Eso es absolutamente revolucionario.
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