論文の概要: Dolphin: A Large-Scale Automatic Speech Recognition Model for Eastern Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20212v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 04:14:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 16:24:56.378380
• Title: Dolphin: A Large-Scale Automatic Speech Recognition Model for Eastern Languages
• Title（参考訳）: Dolphin:東洋語のための大規模自動音声認識モデル
• Authors: Yangyang Meng, Jinpeng Li, Guodong Lin, Yu Pu, Guanbo Wang, Hu Du, Zhiming Shao, Yukai Huang, Ke Li, Wei-Qiang Zhang,
• Abstract要約: Dolphinは、Whisperアーキテクチャを拡張して幅広い言語をサポートする、大規模多言語自動音声認識モデルである。 このアプローチでは、Dolphinのパフォーマンスを洗練、最適化するために、社内のプロプライエタリなデータセットとオープンソースデータセットを統合しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.711500490805447
• License:
• Abstract: This report introduces Dolphin, a large-scale multilingual automatic speech recognition (ASR) model that extends the Whisper architecture to support a wider range of languages. Our approach integrates in-house proprietary and open-source datasets to refine and optimize Dolphin's performance. The model is specifically designed to achieve notable recognition accuracy for 40 Eastern languages across East Asia, South Asia, Southeast Asia, and the Middle East, while also supporting 22 Chinese dialects. Experimental evaluations show that Dolphin significantly outperforms current state-of-the-art open-source models across various languages. To promote reproducibility and community-driven innovation, we are making our trained models and inference source code publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Whisperアーキテクチャを拡張し,幅広い言語をサポートする大規模多言語自動音声認識(ASR)モデルであるDolphinを紹介する。 このアプローチでは、Dolphinのパフォーマンスを洗練、最適化するために、社内のプロプライエタリなデータセットとオープンソースデータセットを統合しています。 このモデルは、東アジア、南アジア、東南アジア、中東にまたがる40の東洋の言語に対する顕著な認識精度を達成するとともに、22の中国語方言をサポートするように設計されている。 実験的評価によると、Dolphinは様々な言語で最先端のオープンソースモデルよりも優れている。 再現性とコミュニティ主導のイノベーションを促進するため、トレーニングされたモデルと推論ソースコードを公開しています。

関連論文リスト

• Tradutor: Building a Variety Specific Translation Model [3.976102757693942]
  ポルトガル語に特化された最初のオープンソース翻訳モデルを紹介します。 私たちの最良のモデルは、既存のポルトガル語のオープンソース翻訳システムを超えています。 データセット、モデル、コードを公開することにより、さらなる研究を支援し、奨励することを目指しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T09:20:59Z)
• SeaLLMs 3: Open Foundation and Chat Multilingual Large Language Models for Southeast Asian Languages [77.75535024869224]
  東南アジアの言語に合わせたSeaLLMsモデルファミリーの最新版SeaLLMs 3を紹介します。 SeaLLMs 3は、英語、中国語、インドネシア語、ベトナム語、タイ語、タガログ語、マレー語、ビルマ語、クメール語、ラオス語、タミル語、ジャワ語など、この地域で話される言語全般をカバーすることで、このギャップを埋めることを目指している。 我々のモデルは、世界的知識、数学的推論、翻訳、命令の追従といったタスクに優れており、同様の大きさのモデルで最先端の性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T03:26:22Z)
• CMULAB: An Open-Source Framework for Training and Deployment of Natural Language Processing Models [59.91221728187576]
  本稿では,NLPモデルのモデル展開と連続的なヒューマン・イン・ザ・ループの微調整を簡単にするオープンソースフレームワークであるCMU言語バックエンドを紹介する。 CMULABは、マルチ言語モデルのパワーを活用して、音声認識、OCR、翻訳、構文解析などの既存のツールを新しい言語に迅速に適応し、拡張することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T02:21:46Z)
• YAYI 2: Multilingual Open-Source Large Language Models [53.92832054643197]
  我々は,300億のパラメータを持つベースモデルとチャットモデルを含むYAYI 2を提案する。 YAYI 2は、トレーニング済みのデータ処理パイプラインによってフィルタされた2.65兆のトークンを含む多言語コーパス上で、スクラッチから事前トレーニングされる。 ベースモデルは、数百万の指示による教師付き微調整と、人間のフィードバックからの強化学習によって、人間の価値と整合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T17:34:47Z)
• SeaLLMs -- Large Language Models for Southeast Asia [76.50157503379086]
  東南アジア(SEA)言語に焦点を当てた,革新的な言語モデルであるSeaLLMを紹介した。 SeaLLMはLlama-2モデルに基づいて構築され、さらに拡張語彙、特殊命令、アライメントチューニングによる事前訓練が継続されている。 包括的評価により,SeaLLM-13bモデルは言語タスクやアシスタントスタイルの指示追従能力に優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T17:17:56Z)
• Conversations in Galician: a Large Language Model for an Underrepresented Language [2.433983268807517]
  本稿では,ガリシア語に対する自然言語処理(NLP)を強化するために設計された2つの新しい資源を紹介する。 52,000の指示と実演を含むアルパカデータセットのガリシア適応について述べる。 データセットユーティリティのデモとして、元々モデルでサポートされていない言語であるGalicianで、LLaMA-7Bの理解と応答を微調整した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T08:52:28Z)
• Dolphin: A Challenging and Diverse Benchmark for Arabic NLG [21.06280737470819]
  Dolphinは、自然言語生成(NLG)評価フレームワークの必要性に対処する新しいベンチマークである。 Dolphinは、50のテストスプリットにまたがる40の多様性と代表的なパブリックデータセットからなる、実質的なコーパスで構成されている。 アラビア語および多言語モデルの性能と一般化能力を評価するための新しい標準を設定している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:24:10Z)
• Read Like Humans: Autonomous, Bidirectional and Iterative Language Modeling for Scene Text Recognition [80.446770909975]
  言語知識はシーンのテキスト認識に非常に有益である。 エンドツーエンドのディープネットワークで言語規則を効果的にモデル化する方法はまだ研究の課題です。 シーンテキスト認識のための自律的双方向反復型ABINetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-11T06:47:45Z)
• Evaluating Cross-Lingual Transfer Learning Approaches in Multilingual Conversational Agent Models [1.52292571922932]
  自然言語理解(NLU)モデルのための汎用多言語モデルフレームワークを提案する。 これらの多言語モデルが,言語固有のテストデータにまたがる単言語モデルと比較して,同等あるいは優れた性能に到達できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T17:14:52Z)
• Unsupervised Domain Adaptation of a Pretrained Cross-Lingual Language Model [58.27176041092891]
  最近の研究は、大規模未ラベルテキストに対する言語間言語モデルの事前学習が、大幅な性能向上をもたらすことを示唆している。 本稿では,絡み合った事前学習した言語間表現からドメイン固有の特徴を自動的に抽出する,教師なし特徴分解手法を提案する。 提案モデルでは、相互情報推定を利用して、言語間モデルによって計算された表現をドメイン不変部分とドメイン固有部分に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T16:00:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。