論文の概要: Enhancing Low-Resource Language and Instruction Following Capabilities of Audio Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10999v2
• Date: Fri, 23 May 2025 10:37:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.422199
• Title: Enhancing Low-Resource Language and Instruction Following Capabilities of Audio Language Models
• Title（参考訳）: 音声言語モデルの性能向上と学習指導
• Authors: Potsawee Manakul, Guangzhi Sun, Warit Sirichotedumrong, Kasima Tharnpipitchai, Kunat Pipatanakul,
• Abstract要約: 本稿では,低リソース言語タイ語における音声言語モデルの評価を行い,多言語基盤にも拘わらず,言語間能力の欠如が判明した。 本実験は,低リソース言語において,言語固有の学習データと多言語学習データのバランスをとることで,命令追従を改善するための知見を提供する。 提案されたTyphoon-Audioモデルは、既存のオープンソースモデルよりも大幅に優れており、英語とタイ語の両方で最先端のGemini-1.5-Proに匹敵するパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.855545744177586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Audio language models process audio inputs using textual prompts for tasks like speech recognition and audio captioning. Although built on multilingual pre-trained components, most are trained primarily on English, limiting their usability for other languages. This paper evaluates audio language models on Thai, a low-resource language, and finds that they lack emergent cross-lingual abilities despite their multilingual foundations. To address this, we explore data mixtures that optimize audio language models for both a target language and English while integrating audio comprehension and speech instruction-following into a unified model. Our experiments provide insights into improving instruction-following in low-resource languages by balancing language-specific and multilingual training data. The proposed model, Typhoon-Audio, significantly outperforms existing open-source models and achieves performance comparable to state-of-the-art Gemini-1.5-Pro in both English and Thai.
• Abstract（参考訳）: 音声言語モデルは、音声認識や音声キャプションといったタスクのためにテキストプロンプトを使用して音声入力を処理する。 多言語で事前訓練されたコンポーネントで構築されているが、多くは英語で訓練されており、他の言語での使用が制限されている。 本稿では,低リソース言語タイ語における音声言語モデルの評価を行い,多言語基盤にも拘わらず,言語間能力の欠如が判明した。 そこで本研究では,対象言語と英語の両方で音声言語モデルを最適化するデータ混合物を探索し,音声理解と音声指示追従を統合モデルに統合する。 本実験は,低リソース言語において,言語固有の学習データと多言語学習データのバランスをとることで,命令追従を改善するための知見を提供する。 提案されたTyphoon-Audioモデルは、既存のオープンソースモデルよりも大幅に優れており、英語とタイ語の両方で最先端のGemini-1.5-Proに匹敵するパフォーマンスを実現している。

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