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 FreeformGenerar una transcripción del audio solo extrae la voz e ignora el audio en segundo plano. RespuestaA 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. Luego, recupera estos gráficos que te permiten obtener estadísticas y explorarlos de forma más profunda de manera razonable. 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 generativa 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. Lo buscaría en los datos comunes. En estos gráficos, vemos que Kenia, Somalia y Ghana tuvieron uno de los mayores aumentos en el acceso a la electricidad. Me pregunto cuál ha sido su 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. Es por eso que creo que hacer esto juntos y pensar en sociedades y colaboraciones es muy importante. 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 base de lo que las organizaciones necesitan para poder realizar cambios. Por lo tanto, comenzamos a trabajar con bancos de alimentos y despensas de alimentos en todo Estados Unidos y los datos comunes de Google para crear nuestra propia instancia de datos comunes que reúne los datos y las variables que serían más interesantes 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, ¿no? El mundo que ven en sus datos, que se vuelve autorreafirmante. Los datos comunes presentan ese mundo a las organizaciones. 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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