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OpenAI a sans aucun doute attiré l'attention du monde entier grâce à ses capacités impressionnantes et à sa gamme diversifiée d'applications. Cependant, nous étions curieux de savoir ce qui différenciait OpenAI des autres modèles d'IA. Pour aller au fond des choses, nous nous sommes donné pour mission d'interviewer quelques-uns de ces principaux fournisseurs et de faire la lumière sur leurs offres : RevAI (Speech-to-Text), NeuralSpace (analyse de texte) et Base64.ai (analyse de documents).
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Chacun de ces modèles excelle dans des domaines spécifiques, offrant des fonctionnalités et des avantages uniques qui les distinguent d'OpenAI. Explorons comment ils se positionnent dans le paysage concurrentiel de l'intelligence artificielle.
Nous avons eu l'occasion d'interviewer Rev, un fournisseur de premier plan dans le domaine de Parole-texte (STT) technologie. Selon leur équipe, Rev se distingue d'OpenAI par les caractéristiques suivantes :
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Rev est fier de ses temps de traitement ultra-rapides, qui permettent aux utilisateurs de transcrire rapidement de grands volumes de contenu audio. Cet avantage est particulièrement précieux pour les organisations qui doivent gérer des tâches de transcription très exigeantes ou des projets urgents. Ils gagnent également en qualité : Rev ASR gère bien mieux les accents et les sons difficiles que les autres.
Bien que l'API vocale asynchrone de base Rev reste le premier choix des clients, ils utilisent également l'API en temps réel pour la diffusion en direct, qui inclut des fonctionnalités de sous-titrage précises et opportunes. De plus, les clients ont la possibilité d'utiliser les services de transcription humaine fournis par Rev.
Rev va au-delà de la fonctionnalité de synthèse vocale de base en proposant des fonctionnalités avancées telles que la diarisation des haut-parleurs, qui permet aux utilisateurs d'identifier et de différencier plusieurs haut-parleurs dans l'audio.
Ils fournissent également un filtre anti-blasphème ainsi que des options de ponctuation personnalisables pour un formatage de transcription plus précis.
Notre conversation avec NeuralSpace a mis en lumière leur approche Traitement du langage naturel (NLP) et des solutions spécifiques à chaque langue. Voici ce qu'ils avaient à dire à propos de leur positionnement face à OpenAI :
NeuralSpace est fier d'entraîner ses modèles sur des ensembles de données ciblés, y compris des informations non publiques. Contrairement à OpenAI, qui repose principalement sur des données accessibles au public depuis le World Wide Web, NeuralSpace exploite des ensembles de données propriétaires et spécialisés.
Cette approche leur permet d'améliorer les performances et la précision lors du traitement de texte provenant de régions spécifiques, telles que l'Asie, le Moyen-Orient et l'Afrique. En tenant compte des nuances linguistiques et du contexte culturel, NeuralSpace fournit des résultats supérieurs dans ces régions.
Voici ce que Felix Laumann, PDG de NeuralSpace, a à dire à ce sujet :
« OpenAI a fait un travail remarquable en utilisant des informations accessibles au public (provenant du WWW) sous forme de texte et d'images pour créer un modèle qui diffuse ces informations par le biais d'une conversation semblable à celle d'un humain. [...] Ce sur quoi OpenAI ne peut pas former son LLM, ou du moins il ne l'a pas encore fait, ce sont des informations qui ne sont pas accessibles au public sur le WWW.
De nombreux experts du secteur considèrent OpenAI comme une entreprise travaillant sur les « fondements » des LLM, tandis que NeuralSpace travaille au niveau des « applications » des LLM à certains cas d'utilisation commerciaux.
NeuralSpace concentre ses efforts sur le développement de solutions vocales et de PNL dans les langues courantes en Asie, au Moyen-Orient et en Afrique. Bien que le GPT-4 d'OpenAI prenne en charge plusieurs langues, des études ont montré que ses capacités sont plus fortes en anglais.
En se concentrant sur des langues spécifiques, NeuralSpace vise à fournir des capacités de traitement linguistique plus robustes et plus précises, adaptées aux régions desservies.
Au cours de notre exploration de solutions d'analyse de documents, nous avons discuté avec Base64.ai. Ils ont mis en évidence les aspects uniques suivants de leur plateforme par rapport à OpenAI :
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Contrairement à OpenAI, qui se concentre principalement sur le traitement de texte, Base64.ai est spécialisé dans l'analyse de documents. Leur expertise réside dans l'extraction d'informations structurées à partir de différents formats de documents, notamment des PDF, des images et des fichiers numérisés.
De plus, ils offrent une variété de fonctionnalités qui ne sont pas disponibles dans Open AI. Il s'agit notamment de l'OCR, de la détection des formulaires, des tableaux, des cases à cocher, de la classification des types de documents, de la vérification de la qualité des images, de l'intégration avec plus de 400 tiers, de la validation humaine, des taxonomies personnalisées et des options de déploiement dans le cloud et sur site.
Le traitement des documents est particulièrement utile pour les organisations qui traitent d'importantes quantités de données basées sur des documents.
Base64.ai adopte un modèle de tarification par page, qui peut sembler plus simple et plus prévisible en termes de coûts que la tarification basée sur des jetons (nombre de mots) d'Open AI. Cette structure permet aux clients de ne payer que pour les pages qu'ils souhaitent traiter, ce qui peut également la rendre plus rentable pour des cas d'utilisation spécifiques.
Bref, bien qu'OpenAI soit largement reconnu pour ses capacités et sa polyvalence impressionnantes, sa vaste portée peut parfois entraîner certaines limites. C'est là que les spécialistes entrent en jeu, offrant leur expertise pour répondre à des besoins spécifiques et combler les lacunes.
L'approche polyvalente d'OpenAI n'excelle pas toujours dans les domaines spécialisés ou les applications de niche, où les spécialistes peuvent apporter des connaissances spécifiques à un domaine et des solutions affinées.
En combinant les forces des puissants modèles d'OpenAI avec les compétences spécialisées des experts du domaine, une solution plus complète et personnalisée peut être obtenue, garantissant des résultats optimaux dans un large éventail de contextes.
Si vous souhaitez explorer des modèles d'IA spécialisés, Eden AI fournit une plateforme sur laquelle vous pouvez les essayer.
Avec Eden AI, vous avez la possibilité d'accéder et d'expérimenter un large éventail de modèles d'IA spécialisés adaptés à des domaines et à des cas d'utilisation spécifiques.
Que vous ayez besoin de solutions spécifiques à un secteur, d'un traitement avancé du langage naturel, d'applications de vision par ordinateur ou d'autres fonctionnalités d'IA spécialisées, Eden AI propose une sélection de modèles sélectionnés pour répondre à vos besoins uniques :
Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API d'IA :
Vous devez configurer une API d'IA qui est demandée si et seulement si l'API d'IA principale ne fonctionne pas correctement (ou est en panne). Vous pouvez utiliser le score de confiance renvoyé ou d'autres méthodes pour vérifier l'exactitude du fournisseur.
Après la phase de test, vous serez en mesure de créer une cartographie des performances des fournisseurs d'IA en fonction des critères que vous avez choisis. Chaque donnée que vous devez traiter sera ensuite envoyée à la meilleure API.
Cette méthode vous permet de choisir le fournisseur le moins cher qui fonctionne le mieux pour vos données. Imaginons que vous choisissiez l'API Google Cloud pour le client « A » car elles sont toutes performantes et c'est la moins chère. Vous choisirez ensuite Microsoft Azure pour le client « B », une API plus onéreuse mais les performances de Google ne sont pas satisfaisantes pour le client « B ». (il s'agit d'un exemple aléatoire)
Cette approche est requise si vous recherchez une précision extrêmement élevée. Cette combinaison entraîne des coûts plus élevés mais permet à votre service d'IA d'être sûr et précis, car les API d'IA se valideront et s'invalideront mutuellement pour chaque élément de données.
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
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