The Open ASR Leaderboard Adds Its First Global South Language
Bild från huggingface.co
Hugging Face har lagt till två nya språkdataset till sin Open ASR Leaderboard — en plattform där tal-till-text-modeller jämförs.
De nya dataseten är på engelska och hindi från Indien, med fokus på att mäta hur väl systemen fungerar för olika grupper av människor. Tidigare har benchmarks bara visat ett genomsnittligt värde, men forskning visar att tal-till-text-system ofta fungerar mycket sämre för vissa folkgrupper — till exempel cirka två gånger sämre för svarta talare än vita. Det nya Monsoon-datasetet är designat för att avslöja sådana olikheter genom att variera efter geografi, ålder, kön, typ av enhet och många andra faktorer. I stället för att spela in från ett litet antal talare i långa sessioner, samlades data från nästan 5000 olika talare från hundratals distrikt över hela Indien, många med bara en inspelning vardera.
A model that scores well on the Open ASR Leaderboard gets adopted and iterated on, while capabilities the leaderboard does not measure tend not to improve.
Sammanfattningen är skriven av Vibekollen utifrån källans egen publicering. Innehållet tillhör Hugging Face.
Mer från Hugging Face
IBM releases SOTA Granite Time Series PatchTST-FM-r2 model with commercial-friendly license
Hugging Face för 6 tim sedan
Safety for Whom? Refusing the Right Subset of a Topic, Not the Whole Topic
Hugging Face 8 sep.
The exact tools used to port a massive codebase in days #programming #typescript #dev
AI Engineer för 2 tim sedan
v2.1.267
Claude Code för 2 tim sedan