Компания CNER Developer анонсировала дообучение своей модели GigaAM-v3, предназначенной для диктовки. В ходе работы над моделью было использовано 25 часов живой речи, что позволило значительно улучшить распознавание IT-терминов. Например, ранее слова 'Docker' и 'Python' записывались некорректно, а теперь модель справляется с ними лучше.

Перед дообучением уровень ошибок в распознавании речи (WER) составлял 8,81%. После дообучения на 525 отложенных коротких записях этот показатель снизился до 5,76%, что составляет снижение на 35% относительно исходного значения. Это улучшение делает модель более надежной для использования в профессиональной среде, особенно в IT-секторе.

Успех GigaAM-v3 может оказать положительное влияние на рынок технологий распознавания речи, поскольку более высокая точность может увеличить интерес к продуктам компании. Улучшенная модель станет полезной для разработчиков и пользователей, работающих с технической лексикой, что может расширить её применение в различных сферах.