A inicialização local da IA procura expandir sua base linguística fora da África, diz o co-fundador Pelonomi Moiloa. Pesquisa de inteligência artificial (AI) e laboratório de produtos Lelapa AI quer reforçar sua oferta comercial localmente adicionando capacidades de texto para falar para sua linha de produtos. Além disso, ele está procurando expandir sua base de língua fora da África, como se propõe construir a IA global de linguagem. Isto é de acordo com Pelonomi Moiloa, CEO e co- fundador da Lelapa IA, em uma entrevista com ITWeb TV, detalhando as raízes fundadoras e perspectivas de crescimento do start- up. Durante a ampla entrevista, Moiloa discutiu a missão da empresa de construir IA eficiente para as línguas africanas; construir modelos de línguas menores e eficientes em dados; como o ecossistema de start- up local não é projetado para que as pequenas empresas tenham sucesso; mal- entendido e medos sobre IA; bem como a maior consciência da IA, mesmo entre os idosos. Ela também falou sobre a necessidade de humanos resolverem problemas humanos, e como os jovens podem se posicionar para tirar proveito das oportunidades de IA que estão à frente. Apesar da tecnologia de linguagem IA fazer progressos significativos, esta revolução tecnológica ainda marginaliza as línguas africanas. Entre os desafios notáveis está a coleta de dados em línguas africanas, tendo em conta os custos envolvidos e a qualidade dos recursos existentes. Ao identificar estes desafios, a IA Lelapa foi fundada em 2022, para determinar como a IA pode ser usada para soluções e aplicativos a partir de uma lente africana.

O laboratório de produtos tem atualmente uma interface de programação de aplicativos ao vivo (API) chamada Vulavula, o que significa. A solução do modelo de linguagem natural converte conversas multilingues em texto estruturado, para análise, garantia de qualidade e sistemas de conformidade. Ele é construído para centros de contato em telecomunicações e serviços financeiros. Moiloa diz ao ITWeb TV que a API é para tradução de fala a texto, de modo que uma pessoa fala uma língua, a outra língua sai em texto.. Queremos adicionar texto para falar depois disso e ter geração de voz, para que você possa conectá- lo a qualquer coisa, e ter dispositivos falam vernáculo – isso seria legal. Nós fizemos isso por três idiomas agora, e gostaríamos de desenrolar isso contra todos os idiomas que oferecemos.. Ela acrescentou que a IA Lelapa está animada com a expansão de sua base linguística fora do continente africano.. Acreditamos que construimos uma tecnologia que é benéfica para um mundo majoritário, modelos menores, menos dados, e que é o que nós nos propusemos alcançar..De uma perspectiva de receita, só queremos crescer, ganhar dinheiro, nos manter, certifique- nos de que podemos continuar fazendo esta missão e visão que estabelecemos..No final do dia, queremos ser esta ponte entre produtos e serviços digitais.. Um engenheiro virou cientista de dados, Moiloa, juntamente com seus co-fundadores, decidiu se concentrar em atender às necessidades de uma África do Sul multilingue.

Os outros membros fundadores da Lelapa AI incluem Jade Abbott e Pravesh Ranchod, e os professores Vukosi Marivate, Benjamin Rosman e George Konidaris, que têm experiências em academia, pesquisa, ciências de dados e engenharia. Moiloa explicou que o arranque está focado em soluções para o espaço empresarial..Eles [empresas] têm grandes corpos de pessoas que estão se comunicando com eles como uma instituição, mas também eles e seus sistemas.. Os seus sistemas internos estão funcionando em linguagem de negócios no contexto sul- africano, que é inglês. Mas há pessoas que falam Zulu, Xhosa, Swati, Sotho, Tsonga e Afrikaans que se comunicam com esta instituição que fala inglês.. Nós fornecemos a camada de infraestrutura de linguagem entre as pessoas e essa instituição, para que elas possam se comunicar entre si. Dentro dessa instituição, não é só o povo; é também os sistemas que eles constroem.O papel do Lelapa AI Ŕs é tomar os dados do.messy. do mundo da fala e do mundo multilingue e ajudar as pessoas a estruturar de uma forma que seja então pesquisable e possa ser analisada, ela afirmou..O que isso significa, por exemplo, em um centro de chamadas que você tem pessoas ligando. O agente é multilingue, mas então todo o áudio gravado está em uma língua local que o sistema institucional inglês não pode olhar, não pode entender, não pode pesquisar, não pode analisar.. Nós transcreveremos isso, traduzi- lo para o inglês, para que encaixe em seus sistemas analíticos. Parece ter um chatbot, ou um bot WhatsApp onde as pessoas podem se envolver em versátil, permitindo que as comunicações que saem estejam em um idioma relevante para alguém se comunicar com.

60% menos cómputo e 60% menos dados do que o que é normalmente necessário para.just ajuste um modelo para construir um idioma. Isto, disse ela, mostra oportunidades para o resto do mundo que criar tecnologias para diferentes idiomas não tem que ser complicado. Moiloa revelou que desde que foi ao vivo com a Lelapa IA há quatro anos:. Vimos que os modelos melhoraram em alguns idiomas locais onde eles têm acesso a dados ou grandes corpos de dados que eles podem treinar modelos. Mesmo do lado hiperescalador, vimos um pouco de letramento maior em termos de IA..Quando iniciamos o Lelapa, nunca usamos a palavra IA – estávamos sempre falando sobre aprendizagem de máquina, e isso mudou desde então.. Existe realmente uma consciência maior em torno da própria tecnologia, e as coisas se moveram, e eles se moveram tão rápido. O que tendemos a encontrar é que o verdadeiro valor não está necessariamente nos próprios modelos, mas onde eles fornecem valor, e essa tem sido a parte difícil que não mudou muito..As pessoas ainda não entendem completamente como transformar essa coisa legal e incrível em coisas que aumentam a receita, que reduzem suas linhas opex..Para os jovens que procuram se posicionar para tirar partido de oportunidades de IA, ela disse que é fundamental ver a IA como um implementador orientador de algo que eles inventaram, em vez de depender dela para produzir uma solução, porque ela só vai produzir algo. que já foi visto antes..Conhecer as ferramentas, saber como usá-las para sua vontade, suas ideias e suas implementações é crítico. No final do dia, ainda precisamos de humanos para resolver problemas humanos.