Descrizione del progetto
Rivoluzionare le traduzioni e le interpretazioni linguistiche
I modelli linguistici sono utilizzati per creare le tecnologie dell’apprendimento automatico allo scopo di prevedere la parola o il carattere successivi in un documento. I ricercatori coinvolti nel progetto UTTER, finanziato dall’UE, impiegheranno grandi modelli linguistici per costruire la prossima generazione di tecnologie multimodali di realtà estesa per la trascrizione, la traduzione, la sintesi e il minutaggio. Le tecnologie saranno ottimizzate, rendendo i modelli scalabili, adattabili, contestualizzati, solidi, spiegabili e sensibili alle emozioni. Inoltre, i prototipi di casi d’uso realizzati nel corso del progetto si incentreranno su un assistente personale per le riunioni, in grado di migliorare la comunicazione nel mondo online, e su un assistente avanzato del servizio clienti per sostenere i mercati globali.
Obiettivo
The aim of UTTER is to leverage large language models to build the next generation of multimodal eXtended reality (XR) technologies for transcription, translation, summarisation, and minuting. We will make these technologies scalable, adaptable, contextualised, robust, explainable, and emotion-aware. We will increase the context-sensitivity of the technologies, so they can take into account the full history of the conversation, as well as its wider context. We will introduce confidence-aware models, which can take into account their own limitations. We will develop explainable models, so the human user can know why the model made the decisions it did. We will improve adaptation, so that domain-specific and language-specific models can be quickly rolled out. For these advances we will make use of pre-trained eXtended reality (XR) models, which optimally combine text and speech signals, and are trained efficiently with adapters and prompting. We will also develop efficient methods to deploy such large and complex models, so that they can put into production in an energy-efficient manner. Our use-case prototypes will cover (i) A personal assistant for meetings that can improve communication in the online world and (ii) an advanced customer service assistant to support global markets. These prototypes will be developed and tested throughout the project, with annual releases and evaluations. Through our cascaded grant programme, and our release of tools to facilitate the use of pre-trained XR models, will enable the take-up and development of these technologies throughout Europe.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programma(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01
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HORIZON-RIA -Coordinatore
1012WX Amsterdam
Paesi Bassi