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Avalie LLMs com suas próprias transcrições usando o Voice Standard Bench

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Autoria: AssemblyAI · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Benchmark LLMs on your own transcripts with Voice Standard Bench · Canal: AssemblyAI · 00:33 · Assistir no YouTube

Tópicos: Avaliação e benchmarks de IA, Ferramentas de desenvolvimento com IA, Modelos de IA, Modelos multimodais

Escolher o LLM ideal para uma tarefa de voz é difícil, pois o melhor modelo varia conforme a tarefa e o tamanho da transcrição. Qualidade, custo e velocidade favorecem modelos diferentes, e o Voice Standard Bench compara esses aspectos em tarefas reais de voz. O LLM Gateway da AssemblyAI permite encontrar e usar modelos para pipelines de voz, além de testar centenas de tarefas e enviar recursos com uma única chamada de API.

  • O melhor LLM depende da tarefa de voz e do tamanho da transcrição.
  • Qualidade, custo e velocidade podem apontar para modelos diferentes.
  • O Voice Standard Bench compara modelos em tarefas reais de voz.
  • A comparação apresenta qualidade, velocidade e custo lado a lado.
  • Centenas de tarefas foram testadas para apoiar decisões com evidências.
  • O LLM Gateway permite usar os modelos sem adicionar outro provedor.
  • Um recurso de voz pode ser integrado com uma chamada de API.
Início Capítulo Resumo
00:02 Como escolher um LLM para tarefas de voz A escolha do modelo depende da tarefa e do tamanho da transcrição, com diferenças de qualidade, custo e velocidade.
00:33 Testes e integração com o LLM Gateway O vídeo destaca centenas de tarefas testadas e a possibilidade de adicionar um recurso de voz com uma chamada de API.

Escolher o LLM certo para uma tarefa de voz é difícil. — 00:02

O melhor modelo muda conforme a tarefa e o tamanho da transcrição. — 00:02

Qualidade, custo e velocidade favorecem modelos diferentes. — 00:02

Centenas de tarefas foram testadas, para que você possa decidir com evidências. — 00:33

Seu próximo recurso de voz está a uma chamada de API de distância. — 00:33

  • LLM (conceito): Modelo de linguagem avaliado para tarefas de voz conforme qualidade, custo e velocidade.
  • Voice Standard Benchmark (ferramenta): Ferramenta que compara modelos em tarefas reais de voz, incluindo qualidade, velocidade e custo.
  • LLM gateway (ferramenta): Serviço da AssemblyAI para encontrar e usar LLMs em pipelines de voz.
  • AssemblyAI (empresa): Empresa que oferece o LLM Gateway e o Voice Standard Bench.

00:02 Escolher o LLM certo para uma tarefa de voz é difícil. O melhor modelo muda conforme a tarefa e o tamanho da transcrição. Qualidade, custo e velocidade apontam para modelos diferentes. Seja qual for seu objetivo de otimização, o LLM Gateway da AssemblyAI é o melhor lugar para encontrar e usar os LLMs ideais para pipelines de voz. O Voice Standard Bench avalia cada modelo em tarefas reais de voz, comparando qualidade, velocidade e custo lado a lado, para você saber qual escolher.

00:33 Centenas de tarefas testadas, para você decidir com base em evidências e colocar a solução em produção sem adicionar outro provedor. Seu próximo recurso de voz está a uma chamada de API de distância. Experimente o LLM Gateway hoje.

Transcrição original

[00:02] Picking the right LLM for a voice task is [music] hard. The best model changes with task and transcript length. Quality, cost, and speed [music] pull toward different models. Whatever you’re optimizing for, AssemblyAI’s LLM Gateway is the best place to find and use the LLMs that are great for voice pipelines. Voice Standard Bench scores every model on real voice tasks, quality, speed, and cost side by side, so you know which to pick.

[00:33] Hundreds of tasks tested, so you can decide with evidence and ship without adding a provider. Your next voice feature [music] is one API call away. Try LLM Gateway today.