Conclusão
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Um verdadeiro sistema de IA conversacional envolve um diálogo humano, compreende o contexto e fornece respostas inteligentes. Tais modelos de IA são muitas vezes enormes e altamente complexos. Com GPUs NVIDIA e storage NetApp, modelos de linguagem impressionantes e de última geração podem ser treinados e otimizados para executar a inferência rapidamente. Este é um passo importante para acabar com o trade-off entre um modelo de IA que é rápido contra um que é grande e complexo. Os modelos de compreensão de linguagem otimizados por GPU podem ser integrados em aplicativos de IA para setores como serviços de saúde, varejo e financeiros, capacitando assistentes de voz digitais avançados em alto-falantes inteligentes e linhas de atendimento ao cliente. Esses sistemas de AI conversacionais de alta qualidade permitem que empresas de vários setores forneçam serviços personalizados antes inatingíveis ao interagir com os clientes.
O Jarvis permite a implantação de casos de uso como assistentes virtuais, avatares digitais, Fusion de sensor multimodal (CV fundido com ASR/NLP/TTS) ou qualquer caso de uso autônomo ASR/NLP/TTS/CV, como a transcrição. Construímos um assistente virtual de varejo que pode responder a perguntas sobre tempo, pontos de interesse e preços de inventário. Também demonstramos como melhorar as capacidades de compreensão de linguagem natural do sistema de IA conversacional, arquivando o histórico de conversas usando cópia e sincronização do BlueXP e treinando modelos Nemo sobre novos dados.