論文の概要: An Exploration of Prompt Tuning on Generative Spoken Language Model for Speech Processing Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16773v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 03:26:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-04-02 06:31:47.808275
• Title: An Exploration of Prompt Tuning on Generative Spoken Language Model for Speech Processing Tasks
• Title（参考訳）: 音声処理タスクのための生成音声言語モデルに基づくプロンプトチューニングの探索
• Authors: Kai-Wei Chang, Wei-Cheng Tseng, Shang-Wen Li, Hung-yi Lee
• Abstract要約: 生成音声言語モデル(GSLM)に基づく音声処理タスクの即時チューニングパラダイムの最初の検討について報告する。 実験結果から, 学習可能なパラメータが少ない音声分類タスクにおいて, 高精度なダウンストリームモデルよりも, 即時チューニング手法が競合性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.1942546460814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech representations learned from Self-supervised learning (SSL) models have been found beneficial for various speech processing tasks. However, utilizing SSL representations usually requires fine-tuning the pre-trained models or designing task-specific downstream models and loss functions, causing much memory usage and human labor. On the other hand, prompting in Natural Language Processing (NLP) is an efficient and widely used technique to leverage pre-trained language models (LMs). Nevertheless, such a paradigm is little studied in the speech community. We report in this paper the first exploration of the prompt tuning paradigm for speech processing tasks based on Generative Spoken Language Model (GSLM). Experiment results show that the prompt tuning technique achieves competitive performance in speech classification tasks with fewer trainable parameters than fine-tuning specialized downstream models. We further study the technique in challenging sequence generation tasks. Prompt tuning also demonstrates its potential, while the limitation and possible research directions are discussed in this paper.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)モデルから学習した音声表現は、様々な音声処理タスクに有用であることが判明した。 しかし、SSL表現を利用するには、トレーニング済みのモデルを微調整するか、タスク固有のダウンストリームモデルと損失関数を設計する必要がある。 一方、自然言語処理(NLP)のプロンプトは、事前訓練された言語モデル(LM)を活用するための効率的で広く使われている手法である。 しかし、このようなパラダイムは言語コミュニティではほとんど研究されていない。 本稿では,生成音声言語モデル(GSLM)に基づく音声処理タスクの即時チューニングパラダイムの探索について報告する。 実験の結果, 学習可能なパラメータの少ない音声分類タスクにおいて, 微調整されたダウンストリームモデルに比べて, 適応性が向上した。 さらに,課題系列生成タスクにおける手法について検討する。 プロンプトチューニングもその可能性を示し,本論文ではその限界と可能性について論じる。

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