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FlexCTC : Décodage de faisceau CTC optimisé par GPU avec capacités contextuelles avancées

Created by
  • Haebom

Auteur

Lilit Grigoryan, Vladimir Bataev, Nikolay Karpov, Andrei Andrusenko, Vitaly Lavrukhin, Boris Ginsburg

Contour

FlexCTC est une nouvelle boîte à outils open source offrant un décodage de faisceaux entièrement basé sur GPU pour les modèles de classification temporelle connexionniste (CTC). Elle offre une alternative rapide, conviviale et hautement évolutive, basée sur Python et PyTorch, aux décodeurs C++, CUDA ou WFST existants. Elle intègre une implémentation GPU hautes performances et entièrement par lots qui élimine la synchronisation CPU-GPU et minimise la charge d'exécution du noyau grâce aux graphes CUDA. Elle prend également en charge des techniques de contextualisation avancées, telles que la fusion de modèles de langage N-gram basée sur GPU et le boosting au niveau des phrases, permettant un décodage précis et efficace.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Fournit un décodage de faisceau basé sur le GPU plus rapide que les méthodes traditionnelles de recherche de faisceau séquentielles et lentes basées sur le CPU.
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Il est développé sur la base de Python et PyTorch, ce qui le rend convivial et hautement évolutif.
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Performances optimisées grâce à l'utilisation de graphiques CUDA.
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Améliorez la précision en prenant en charge la fusion de modèles de langage N-gram basés sur le GPU et l'amplification au niveau des phrases.
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Convient à la fois à des fins de recherche et à des fins commerciales.
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Limitations:
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Cela n'a pas été explicitement mentionné dans l'article. Des analyses expérimentales et comparatives supplémentaires sont nécessaires pour comprendre Limitations. Par exemple, il peut y avoir une dégradation des performances dans certains environnements matériels ou des limitations de taille des modèles.
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