論文の概要: Prompting Large Language Models with Speech Recognition Abilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11795v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 08:39:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 19:37:36.857774
• Title: Prompting Large Language Models with Speech Recognition Abilities
• Title（参考訳）: 音声認識能力を有する大規模言語モデルの提案
• Authors: Yassir Fathullah, Chunyang Wu, Egor Lakomkin, Junteng Jia, Yuan Shangguan, Ke Li, Jinxi Guo, Wenhan Xiong, Jay Mahadeokar, Ozlem Kalinli, Christian Fuegen, Mike Seltzer
• Abstract要約: 我々は,音声認識を行うための小型オーディオエンコーダを直接取り付けることで,大規模言語モデルの能力を拡張した。 MultilingualSpeechの実験では、コンバータエンコーダをオープンソースのLLaMA-7Bに組み込むことで、モノリンガルベースラインを18%上回る結果となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.77576008965215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models have proven themselves highly flexible, able to solve a wide range of generative tasks, such as abstractive summarization and open-ended question answering. In this paper we extend the capabilities of LLMs by directly attaching a small audio encoder allowing it to perform speech recognition. By directly prepending a sequence of audial embeddings to the text token embeddings, the LLM can be converted to an automatic speech recognition (ASR) system, and be used in the exact same manner as its textual counterpart. Experiments on Multilingual LibriSpeech (MLS) show that incorporating a conformer encoder into the open sourced LLaMA-7B allows it to outperform monolingual baselines by 18% and perform multilingual speech recognition despite LLaMA being trained overwhelmingly on English text. Furthermore, we perform ablation studies to investigate whether the LLM can be completely frozen during training to maintain its original capabilities, scaling up the audio encoder, and increasing the audio encoder striding to generate fewer embeddings. The results from these studies show that multilingual ASR is possible even when the LLM is frozen or when strides of almost 1 second are used in the audio encoder opening up the possibility for LLMs to operate on long-form audio.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、非常に柔軟であることが証明され、抽象的な要約やオープンな質問応答など、幅広い生成タスクを解くことができる。 本稿では,小型オーディオエンコーダを内蔵し,音声認識を実現することで,llmの機能を拡張する。 テキストトークン埋め込みへの聴覚埋め込みのシーケンスを直接予測することにより、LLMは自動音声認識(ASR)システムに変換することができ、そのテキストと全く同じ方法で使用することができる。 MLS(Multilingual LibriSpeech)の実験によると、オープンソースのLLaMA-7Bにコンバータエンコーダを組み込むことで、LLaMAは英語のテキストで圧倒的に訓練されているにも関わらず、モノリンガルベースラインを18%上回り、多言語音声認識を行うことができる。 さらに,学習中にLLMが完全に凍結して元の能力を維持することができるか,オーディオエンコーダをスケールアップし,オーディオエンコーダを増大させ,埋め込みを減らそうとしている。 これらの結果から,LLMが凍結した場合でも,あるいは1秒近いストライドが音声エンコーダで使用されている場合でも,LLMが長めの音声で操作できる可能性が示唆された。

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