通过多指令训练教授一种多语言的大型语言模型理解多语言语音

ACLApr, 2024

通过多指令训练教授一种多语言的大型语言模型理解多语言语音

Teaching a Multilingual Large Language Model to Understand Multilingual Speech via Multi-Instructional Training

Pavel Denisov, Ngoc Thang Vu

TL;DR利用多语言语言模型与多语言语音编码器，本研究提出 BLOOMZMMS，旨在为语音识别及其它领域利用大型语言模型的能力。通过多指令训练方法，我们验证了从文本到语音模态的语言知识的可传递性。实验证明，可以有效地学习并使多语言语音表征与多语言语言模型对齐。尽管初始表征在任务泛化方面存在局限性，但我们通过生成多指令样式的合成目标解决了这个问题。零样本评估结果证实了我们的方法在多种任务上的强大鲁棒性，包括语音翻译和多语言口语理解，从而为语音领域应用大型语言模型开辟了新的途径。

Abstract

Recent advancements in language modeling have led to the emergence of Large Language Models (LLMs) capable of various natural language processing tasks. Despite their success in text-based tasks, applying LLMs to the speech domain remains limited and challenging. This paper presents BL

language modeling large language models speech recognition multilingual speech encoder task generalization

发现论文，激发创造

BLOOM: 一种含 176B 个参数的多语言开放访问语言模型

BLOOM 是一个 176B 参数的解码器 - 只有 Transformer 语言模型，它使用 ROOTS 语料库进行训练，并在多任务提示微调后达到了竞争力强的结果。该研究呼吁公开此类研究并在负责任的 AI 许可下发布其模型和代码，以便未来的研究和应用。

Nov, 2022

大型语言模型在语言学习中的口语智能

评估大语言模型在教育中的功效，特别是在口语学习领域，引入新的多选题数据集评估模型在理解和应用口语知识方面的表现，研究不同提示技术对模型性能的影响，发现模型在音韵学、语音学和第二语言习得方面具有良好的概念理解，但在解决现实世界问题的推理方面存在限制，并初步探讨了对话交流的发现。

Aug, 2023

大语言模型的多语言机器翻译：实证结果和分析

本文系统地研究了大型语言模型在多语言机器翻译中的优势和挑战，并在 102 种语言上评估了 XGLM、OPT、BLOOMZ 和 ChatGPT 四种常见模型的性能。在进一步分析中，本文发现大型语言模型在多语言机器翻译中具有一些新的工作方式。

Apr, 2023

研究大型多语言语言模型的翻译性能：以 BLOOM 为例

本文评估了覆盖 46 种语言的新型开放访问的大型多语种语言模型 BLOOM 在机器翻译上的表现，结果显示少量样本学习模式下，该模型在许多语言对中表现良好，但 0-shot 性能受到过度生成和错误语言生成的影响。

Mar, 2023

利用调教的大型语言模型的零射击能力进行端到端语音识别

我们提出了一种将指导训练的大型语言模型 (LLM) 与端到端自动语音识别 (ASR) 相结合的新方法。该方法利用 LLMs 的零 - shot 能力来提取语言信息，从而改善 ASR 性能，其中包括纠正 ASR 假设中的语法错误，并利用嵌入的语言知识进行端到端 ASR。实验证明，所提出的集成方法能够取得良好的性能改进，并且我们的方法在 LLM 基于重排序时得到了很大的好处。

Sep, 2023

多语言蒸馏和零样本感知训练的跨语言文本分类

利用教师 - 学生框架从高性能的单语言模型中转移知识，构建了一个基于 MPLMs 的多语言分支模型（MBLM），并使用零射击感知的训练策略令模型从所有分支的零射击表示中学习，我们的方法仅使用任务的监督数据，提高了 MPLMs 的监督性能和零射击性能。

Feb, 2022

利用大型语言模型进行端到端语音识别的语境化

通过引入一种新方法，结合大型语言模型（LLMs）来进行上下文化的语音识别模型，我们证明通过添加适配器的少量可训练参数，可以在保持相同的文本输入功能的同时，实现预训练 LLM 的上下文化语音识别能力并显著提高性能。

Sep, 2023

大型语言模型在扩展口语理解系统到新语言方面的应用

介绍了一种使用大型语言模型进行机器翻译的流水线，用于扩展语音助手系统的口语理解模型，提高了多语言场景和设备本地场景下的整体准确率。

Apr, 2024

GenTranslate：大型语言模型是生成式跨语音和机器翻译器

利用大型语言模型的丰富语言知识和强大的推理能力，我们提出了一种新的生成式翻译范式 ——“GenTranslate”，可以从 N 个候选译文中生成更高质量的翻译结果，并且在各种语音和机器翻译基准测试中明显优于现有模型。

Feb, 2024

多语言大型语言模型综述：语料库、对齐和偏差调查

该研究分析了多语言大型语言模型（MLLMs）的关键问题，包括语言不平衡、多语言对齐和固有偏差，探讨 MLLMs 的全球语言表示能力、偏见和挑战，并提出了有前景的研究方向。

Apr, 2024