السلام عليكم اعزائي القراء. اليوم نتناول موقع رائع ومجانى للتحدث مع المساعد الشخصي وطلب النصائح المختلفة من خلال موقع يدعى sesame
يتناول موقع "sesame" التحديات والتطورات في إنشاء تقنيات محادثة صوتية تشعر بأنها طبيعية وتحمل عمقًا عاطفيًا. يسلط الضوء على قيود المساعدات الصوتية الرقمية الحالية التي تفتقر غالبًا إلى العمق العاطفي والقدرة على التكيف مع السياق، مما يؤدي إلى تفاعلات تبدو سطحية أو مرهقة بمرور الوقت. تسعى Sesame لتحقيق ما يسمى بـ"حضور الصوت"، وهو جودة تجعل التفاعلات مع الذكاء الاصطناعي تبدو حقيقية ومفهومة وذات قيمة.
الميزات والأهداف الرئيسية
تركز الأبحاث على أربعة مكونات أساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي المحادث:
- **الذكاء العاطفي**: القدرة على قراءة السياقات العاطفية والاستجابة لها.
- **ديناميكيات المحادثة**: التحكم في التوقيت الطبيعي والتوقفات والتأكيد.
- **الوعي بالسياق**: تعديل النبرة والأسلوب بما يتناسب مع الموقف.
- **شخصية متسقة**: الحفاظ على حضور متماسك وموثوق به.
تعرض Sesame تقدمها من خلال عرض توضيحي لتوليد الكلام المحادث، مُحسّن للود والتعبير. يهدف عملها إلى استغلال إمكانيات الصوت كواجهة نهائية للتفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.
نموذج الكلام المحادث (CSM)
الابتكار الأساسي الذي تم تقديمه هو نموذج الكلام المحادث (CSM)، الذي يستخدم بنى متقدمة تعتمد على المحولات (Transformers). على عكس النماذج التقليدية لتحويل النص إلى كلام، يدمج CSM تاريخ المحادثة لتوليد كلام مناسب ومعبّر عن السياق. يعالج هذا النهج مشكلة "الواحد إلى الكثير" في توليد الكلام باستخدام تقنيات التعلم متعدد الوسائط.
الابتكارات التقنية
يستخدم CSM عملية من مرحلتين تعتمد على الرموز الدلالية والصوتية:
- **الرموز الدلالية**: تمثيلات مضغوطة للميزات اللغوية والنغمية.
- **الرموز الصوتية**: ترميزات تفصيلية لإعادة بناء الصوت بجودة عالية.
يضمن تصميم النموذج توليد الكلام في الوقت الفعلي بكفاءة عالية مع الحفاظ على التعبيرية. يشمل التدريب تقنيات مبتكرة لتخفيف قيود الذاكرة دون التضحية بالأداء.
التقييم وخطط المستقبل
تقيّم Sesame نماذجها باستخدام مقاييس موضوعية (مثل معدل خطأ الكلمات) ودراسات بشرية ذاتية. ورغم أن CSM يحقق أداءً قريبًا من الأداء البشري في العديد من المجالات، إلا أن هناك فجوات لا تزال قائمة في الإيقاع والنبرة في المحادثات. تشمل الخطط المستقبلية توسيع حجم النموذج، وزيادة دعم اللغات، ودمج نماذج اللغة المدربة مسبقًا.
الالتزام بالمصدر المفتوح
تلتزم Sesame بجعل أبحاثها مفتوحة المصدر لتعزيز التعاون المجتمعي. تخطط الشركة لإصدار نماذجها برخصة Apache 2.0.
يمكنك تجربة الموقع من خلال الضغط هنا
0 التعليقات:
إرسال تعليق