הסוף לניחושים הסטטיסטיים
בזמן שכולם מנסים לשפר את אותו מודל ישן, אני בניתי משהו אחר לגמרי. זה ההבדל בין "לנחש" לבין "להבין".
השקר הגדול של ה-AI
בואו נשים את הקלפים על השולחן. המודלים של גוגל, OpenAI וכל המתחרים עובדים על עיקרון פשוט: הסתברות. הם שומעים צליל, בוחנים מה היו 3 המילים האחרונות, ומנחשים מה המילה הבאה הכי הגיונית סטטיסטית.
זה עובד מצוין אם אתם מקריינים חדשות ב-BBC.
אבל בעברית? בשיחת מכירה רועשת? עם סלנג? זה קורס.
"הוא אמר 'חמישים ותשע' או 'חמישים ותעשע'?"
מודל סטטיסטי ינחש. המודל שלי יבדוק אם דיברתם על כסף או על זמן, ויידע את התשובה בוודאות.
המנוע החדש: הבנה טוטאלית
במקום להסתכל על "חלון" צר של מילים, המנוע שבניתי מחזיק בזיכרון את כל השיחה כולה בו זמנית. הוא משתמש בטכניקה של ארכיטקטורה רקורסיבית ייחודית שפיתחתי.
הקשר סמנטי עמוק
אם בתחילת השיחה הזכרתם שאתם רופאים, המודל "יזכור" את זה גם בדקה ה-40. כשתישמע מילה דו-משמעית, הוא יבחר במשמעות הרפואית שלה. אוטומטית.
אפס הזיות
מודלים רגילים ממציאים מילים כשהם לא בטוחים (הזיות). המנוע החדש מעדיף לסמן "לא ברור" מאשר לשקר לכם. בפועל? הוא כמעט אף פעם לא טועה.
למה זה משנה לכם?
כי כשאתם מתמללים פגישה משפטית, ראיון עיתונאי או שיחת מכירה קריטית, אתם לא יכולים להרשות לעצמכם "בערך".
ה-WER (אחוז שגיאת המילה) של המודל הזה הוא מתחת ל-10%. לשם השוואה, המתחרים הגדולים עומדים על 15%-25% בעברית ספונטנית. זה לא "שיפור". זו קטגוריה חדשה לגמרי.
אל תאמינו למילים. תאמינו לתוצאות.
אני לא מוכר הבטחות. תעלו הקלטה אחת – הכי קשה שיש לכם – ותראו בעצמכם.