論文の概要: Low-rank Adaptation of Large Language Model Rescoring for Parameter-Efficient Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15223v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 06:30:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 03:08:04.275444
• Title: Low-rank Adaptation of Large Language Model Rescoring for Parameter-Efficient Speech Recognition
• Title（参考訳）: パラメータ効率の高い音声認識のための大言語モデルの低位適応化
• Authors: Yu Yu, Chao-Han Huck Yang, Jari Kolehmainen, Prashanth G. Shivakumar, Yile Gu, Sungho Ryu, Roger Ren, Qi Luo, Aditya Gourav, I-Fan Chen, Yi-Chieh Liu, Tuan Dinh, Ankur Gandhe, Denis Filimonov, Shalini Ghosh, Andreas Stolcke, Ariya Rastow, Ivan Bulyko
• Abstract要約: 音声認識出力再構成のための低ランク適応(LoRA)に基づくニューラルネットワークモデリングシステムを提案する。 本稿では,低ランク分解に基づく手法を提案し,事前訓練されたパラメータのごく一部だけを用いて,リスコリングBERTモデルをトレーニングし,新しい領域に適応させる。 提案した低ランク適応型Rescore-BERT(LoRB)アーキテクチャは、LibriSpeechおよび内部データセット上で5.4から3.6の因子でトレーニング時間を短縮した上で評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.24656612803592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a neural language modeling system based on low-rank adaptation (LoRA) for speech recognition output rescoring. Although pretrained language models (LMs) like BERT have shown superior performance in second-pass rescoring, the high computational cost of scaling up the pretraining stage and adapting the pretrained models to specific domains limit their practical use in rescoring. Here we present a method based on low-rank decomposition to train a rescoring BERT model and adapt it to new domains using only a fraction (0.08%) of the pretrained parameters. These inserted matrices are optimized through a discriminative training objective along with a correlation-based regularization loss. The proposed low-rank adaptation Rescore-BERT (LoRB) architecture is evaluated on LibriSpeech and internal datasets with decreased training times by factors between 5.4 and 3.6.
• Abstract（参考訳）: 音声認識出力再構成のための低ランク適応(LoRA)に基づくニューラルネットワークモデリングシステムを提案する。 BERTのような事前学習言語モデル(LM)は、第2パスの再構成において優れた性能を示しているが、事前学習段階をスケールアップし、事前訓練されたモデルを特定の領域に適応させることによる高い計算コストは、復調における実用的使用を制限する。 本稿では,事前学習されたパラメータの分数 (0.08%) のみを用いて,リコーリングbertモデルを学習し,新しい領域に適用するための低ランク分解法を提案する。 これらの挿入行列は、相関に基づく正規化損失とともに、識別訓練目的を通じて最適化される。 提案した低ランク適応型Rescore-BERT(LoRB)アーキテクチャは、LibriSpeechおよび内部データセット上で5.4から3.6の因子でトレーニング時間を短縮する。

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