論文の概要: On decoder-only architecture for speech-to-text and large language model integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03917v3
• Date: Mon, 2 Oct 2023 06:57:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 17:16:05.281500
• Title: On decoder-only architecture for speech-to-text and large language model integration
• Title（参考訳）: 音声テキストと大規模言語モデル統合のためのデコーダのみアーキテクチャについて
• Authors: Jian Wu, Yashesh Gaur, Zhuo Chen, Long Zhou, Yimeng Zhu, Tianrui Wang, Jinyu Li, Shujie Liu, Bo Ren, Linquan Liu, Yu Wu
• Abstract要約: Speech-LLaMAは、音声情報をテキストベースの大規模言語モデルに効果的に組み込む新しいアプローチである。 我々は多言語音声からテキストへの翻訳タスクの実験を行い、強いベースラインよりも大幅に改善されたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.49886892602309
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable success in the field of natural language processing, enabling better human-computer interaction using natural language. However, the seamless integration of speech signals into LLMs has not been explored well. The "decoder-only" architecture has also not been well studied for speech processing tasks. In this research, we introduce Speech-LLaMA, a novel approach that effectively incorporates acoustic information into text-based large language models. Our method leverages Connectionist Temporal Classification and a simple audio encoder to map the compressed acoustic features to the continuous semantic space of the LLM. In addition, we further probe the decoder-only architecture for speech-to-text tasks by training a smaller scale randomly initialized speech-LLaMA model from speech-text paired data alone. We conduct experiments on multilingual speech-to-text translation tasks and demonstrate a significant improvement over strong baselines, highlighting the potential advantages of decoder-only models for speech-to-text conversion.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理の分野で大きな成功を収めており、自然言語を用いた人間とコンピュータの相互作用が向上している。 しかし,LLMへの音声信号のシームレスな統合は十分に研究されていない。 デコーダのみ"アーキテクチャも音声処理タスクではあまり研究されていない。 本研究では,音声情報をテキストベース大規模言語モデルに効果的に組み込む新しい手法であるSpeech-LLaMAを提案する。 本手法は,圧縮音響特徴をLLMの連続的意味空間にマッピングするために,コネクショニスト時間分類と簡単なオーディオエンコーダを利用する。 さらに,音声対テキストタスクのためのデコーダのみのアーキテクチャについても,音声対テキストペアデータのみから,より小規模のランダム初期化音声ラマモデルをトレーニングすることで検討した。 音声からテキストへの変換におけるデコーダのみのモデルの有効性を強調して,多言語音声からテキストへの変換タスクの実験を行い,強いベースラインに対する大幅な改善を示す。

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