Мы с еще одним обновлением! На этот раз апгрейд получил наш инструментарий для обучения...
Мы с еще одним обновлением! На этот раз апгрейд получил наш инструментарий для обучения моделей распознавания через визуальный интерфейс — NLU Suite ️️️️️ Ручная разметка и ошибки конвертации сведены к минимуму — все этапы обработки данных тесно интегрированы между собой: 🔹 прямой импорт датасетов в формате JSON из портала аннотации аудио 🔹 экспорт тестов в CSV 🔹 возможность копирования оригинальных имен аудиофайлов. Можно напрямую отслеживать, как адаптация речи влияет на итоговое качество понимания смысла — стало возможным экспортировать результаты ASR-тестов в формат для NLU-проектов и тестировать NLU-классификаторы на одном и том же тестовом наборе, используя разные версии ASR-движков. Стало проще собирать релевантные фразы для адаптации моделей: 🔹 авторазметка интентов прямо из вкладки Datasets, фильтрация по confidence и гибкое разделение выборок 🔹 частичное копирование датасета по диапазону реплик и загрузка реплик из Dialog Composer — инструмента для разработки диалоговых сценариев. Тестирование стало более гибким и наглядным. В модуле работы с LLM теперь есть поддержка диалогов с ролями (пользователь/система) и метрики качества генерации — BLEU, ROUGE и Accuracy, которые отображаются прямо в таблице Tests. Итог: меньше времени на подготовку данных, удобная настройка тестов и аналитики и упрощенная работа с голосовыми и текстовыми данными благодаря единой среде. Ну и главное — модели выходят в продакшн на 20–30% быстрее!