論文の概要: How to Connect Speech Foundation Models and Large Language Models? What Matters and What Does Not

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17044v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 12:44:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:04.346380
• Title: How to Connect Speech Foundation Models and Large Language Models? What Matters and What Does Not
• Title（参考訳）: 音声基礎モデルと大言語モデルとの接続法 : 何が重要か,何が重要でないか
• Authors: Francesco Verdini, Pierfrancesco Melucci, Stefano Perna, Francesco Cariaggi, Marco Gaido, Sara Papi, Szymon Mazurek, Marek Kasztelnik, Luisa Bentivogli, Sébastien Bratières, Paolo Merialdo, Simone Scardapane,
• Abstract要約: 音声テキスト(S2T)タスクでは、新興ソリューションは、音声基礎モデル(SFM)のエンコーダの出力をアダプタモジュールを介して埋め込み空間に投影する。 5つのアダプタモジュール, 2つのLLM(ralMistとLlama), 2つのSFM(WhisperとSeamlessM4T)の組み合わせを2つのS2Tタスク、すなわち自動音声認識と音声翻訳で評価した。 その結果、SFMは下流性能において重要な役割を担い、アダプタの選択は適度な影響があり、SFMとLLMに依存していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.947678509920308
• License:
• Abstract: The remarkable performance achieved by Large Language Models (LLM) has driven research efforts to leverage them for a wide range of tasks and input modalities. In speech-to-text (S2T) tasks, the emerging solution consists of projecting the output of the encoder of a Speech Foundational Model (SFM) into the LLM embedding space through an adapter module. However, no work has yet investigated how much the downstream-task performance depends on each component (SFM, adapter, LLM) nor whether the best design of the adapter depends on the chosen SFM and LLM. To fill this gap, we evaluate the combination of 5 adapter modules, 2 LLMs (Mistral and Llama), and 2 SFMs (Whisper and SeamlessM4T) on two widespread S2T tasks, namely Automatic Speech Recognition and Speech Translation. Our results demonstrate that the SFM plays a pivotal role in downstream performance, while the adapter choice has moderate impact and depends on the SFM and LLM.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)によって達成された顕著なパフォーマンスは、幅広いタスクや入力のモダリティにそれらを活用する研究を推進してきた。 音声テキスト(S2T)タスクにおいて、出現するソリューションは、音声基礎モデル(SFM)のエンコーダの出力をアダプタモジュールを介してLLM埋め込み空間に投影する。 しかし、ダウンストリームタスクの性能が各コンポーネント(SFM、アダプタ、LSM)にどの程度依存するか、あるいはアダプタの最適設計が選択したSFMとLSMに依存しているかどうかはまだ調査されていない。 このギャップを埋めるために,5つのアダプタモジュール,2つのLLM(ミストラルとラマ)と2つのSFM(WhisperとSeamlessM4T)の組み合わせを評価した。 その結果、SFMは下流性能において重要な役割を担い、アダプタの選択は適度な影響があり、SFMとLLMに依存していることがわかった。

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