Core Concepts
大規模言語モデルは、音声と文字の深い相互作用を要求する音声質問応答タスクにおいて課題を抱えている。本研究では、新しい自由形式の音声質問応答データセットであるLibriSQAを作成し、大規模言語モデルを活用した軽量かつエンドツーエンドのフレームワークを提案することで、この課題に取り組んでいる。
Abstract
本研究は、大規模言語モデル(LLM)の多モーダルタスクに関する課題、特に音声と文字の深い相互作用を必要とする音声質問応答(SQA)タスクに取り組んでいる。
まず、LibriSQAと呼ばれる新しい自由形式の音声質問応答データセットを作成した。LibriSQAは、214,000件の音声質問応答ペアから構成され、幅広いトピックをカバーしている。LibriSQAは2つのパートから成り、パートIは自然な会話形式、パートIIは選択肢付きの質問形式となっている。
次に、LLMを活用した軽量かつエンドツーエンドのフレームワークを提案した。このフレームワークは、外部の自動音声認識(ASR)モジュールに依存せずに、音声情報を直接処理することができる。実験の結果、このフレームワークはASRタスクでも良好な成績を収めており、LLMが音声情報を効果的に整合化し理解できることを示唆している。
これらの成果は、LLMの多モーダル処理能力の向上と、汎用的な多モーダルLLMの発展に向けた重要な一歩となる。
Stats
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