Technische Zusammensetzung der Modellbibliothek und Fähigkeiten zur Anpassung von Szenarien
Die Nexa-KI-Modellbibliothek mit mehr als 700 voreingestellten Modellen bildet eine vollständige KI-Fähigkeitsmatrix. Sie enthält Textverarbeitungsmodelle für mehr als 20 Sprachen im NLP-Bereich und unterstützt Sentiment-Analysen mit einer Genauigkeit von 92%, vergleichbar mit Mainstream-Cloud-APIs. 28 Architekturen von ResNet bis YOLOv5 sind in quantifizierter Form im Computer-Vision-Modul enthalten, wobei das leichtgewichtige Bildklassifizierungsmodell nur 3,7 MB Speicherplatz benötigt.
Für die Sprachtechnologie umfasst die Modellbibliothek ein durchgängiges Spracherkennungssystem, das eine Wortfehlerrate von 5,81 TP3T auf dem LibriSpeech-Testsatz erreicht und gleichzeitig TTS-Unterstützung für 17 Sprachen bietet. Besonders hervorzuheben ist die Familie der branchenspezifischen Modelle, wie z. B. das für die Erkennung von Leiterplattenfehlern optimierte Bildverarbeitungsmodell, das eine Erkennungsgenauigkeit von 99,2% in einer Produktionsumgebung erreicht.
Die Modellbibliothek verfügt über einen dynamischen Aktualisierungsmechanismus, der jeden Monat 10-15 quantitativ optimierte SOTA-Modelle hinzufügt. Die Benutzer können die Modelle über die Standard-API-Schnittstelle ein- und ausbauen, und die Eingabe- und Ausgabeformate der verschiedenen Modelle sind in hohem Maße konsistent, was die Entwicklungskomplexität des Multimodell-Kollaborationssystems erheblich vereinfacht.
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