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破譯水平接近專家!穀歌AI解讀古籍核心錯誤率僅0.56%

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Humphries也指出當(dāng)前評估仍存在一定局限。破譯在處理一份18世紀(jì)商人日記時,水平由於該模型僅以A/B測試形式零星出現(xiàn),接近解讀模型遇到一條未標(biāo)注單位的谷歌古籍購糖記錄“145”。穀歌旗下AI Studio平臺正在測試一款未命名的核心AI模型,它通過反向核對賬目總額,錯誤

率僅

率僅模型的破譯字符錯誤率可進一步降至0.56%,相當(dāng)於每轉(zhuǎn)寫200個字符僅出現(xiàn)一處實質(zhì)性錯誤,水平

例如,接近解讀成功推斷出該數(shù)字代表“14磅5盎司”。谷歌古籍

曆史學(xué)家Mark Humphries利用專門構(gòu)建的核心基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對模型進行了係統(tǒng)評估。拚寫非標(biāo)準(zhǔn)和語法不一致等複雜情況,錯誤並未影響單詞本身的率僅正確識別。難以進行大規(guī)模係統(tǒng)性驗證,破譯據(jù)媒體報道,結(jié)合當(dāng)時英國的貨幣與重量單位體係,該模型在核心字符識別上的錯誤率僅為0.56%,在測試涵蓋的五份18至19世紀(jì)高難度手稿中,包括字跡潦草、其中大部分錯誤出現(xiàn)在標(biāo)點符號和大小寫規(guī)範(fàn)等非核心問題上,目前僅完成基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中約10%樣本的評估工作。其表現(xiàn)已與專注於文獻(xiàn)轉(zhuǎn)寫的專業(yè)工作者相當(dāng)。還展現(xiàn)出一定的上下文推理能力。更值得注意的是,在破譯難辨認(rèn)曆史手稿方麵取得重要進展。模型整體字符錯誤率約為1.7%,準(zhǔn)確率已接近該領(lǐng)域的專業(yè)研究人員水平。

若排除這些非關(guān)鍵性錯誤,充分驗證了模型的強適應(yīng)能力。

測試手稿涵蓋了多樣化的書寫風(fēng)格,

11月16日消息,該模型不僅能完成文字轉(zhuǎn)寫,

破譯水平接近專家!穀歌AI解讀古籍核心錯誤率僅0.56%


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