FUTO Swipe: Open-Source Swipe-Tipp-Modelle erreichen Genauigkeit der großen Tech-Unternehmen

FUTO hat FUTO Swipe veröffentlicht, eine Familie von quelloffenen Swipe-Tippmodellen und Algorithmen, zusammen mit einer Inferenzbibliothek. Die Modelle betreiben die Offline-FUTO-Tastatur für Android, können aber unabhängig unter der FUTO-Modelllizenz verwendet werden.

Architektur und Benchmarks

FUTO Swipe verwendet drei Modelltypen:

• Encoder (635.140 Parameter) – layoutunabhängig, sprachunabhängig, universeller Prädiktor.
• ContextLM (insgesamt 1.498.472 Parameter, 1,1 Mio. Einbettungen) – winziges Sprachmodell, das pro Sprache trainiert wird, um unsinnige Wörter im Kontext zu filtern. Benötigt nur Textdaten.
• Decoder (304.155 Parameter) – sprach- und layoutspezifisch. Derzeit nur QWERTY-Englisch, trainiert mit echten Swipe-Daten.

Kombiniert (1.364.271 aktive / 2.494.767 Parameter insgesamt) erreichen die Modelle eine Top-4-Fehlerrate von ca. 4 % auf dem Testdatensatz. Ohne Berücksichtigung von Wörtern, die nicht im Wörterbuch sind, liegt die Fehlerrate unter 1 %. Laut FUTO entspricht dies großen Tech-Tastaturen. Die Benchmarks hängen vom Datensatz ab, ein Paper ist in Vorbereitung.

Datensatz

FUTO hat einen Datensatz mit 1 Million echten QWERTY-englischen Swipes unter der MIT-Lizenz veröffentlicht, gesammelt von freiwilligen Nutzern auf swipe.futo.org. Verfügbar auf HuggingFace.

Inferenzbibliothek

Die dazugehörige swipe-library (C++, GPL) übernimmt Inferenz, Dekodierung und wörterbuchgestützte Beam-Suche. Mit einer Beam-Breite von 300 wandelt sie Swipe-Pfade in eine Rangliste von Wortkandidaten um. Die Bibliothek läuft in Millisekunden auf dem Gerät, selbst auf schwacher Hardware.

Wie man sie nutzt

• Installieren Sie die FUTO-Tastatur v0.1.29 von futo.org für ein nahtloses Offline-Swipe-Tipp-Erlebnis.
• Laden Sie die Modelle von HuggingFace herunter und integrieren Sie sie über die swipe-library.
• Eine Namensnennung gemäß der FUTO-Modelllizenz ist erforderlich.

FUTO arbeitet an einem Paper, das Training und Architektur detailliert beschreibt. Der Datensatz und die Modelle sind jetzt verfügbar, damit Entwickler darauf aufbauen können.