単一のマルチタスク学習モデル「UniverSLU」を構築し、12種類の音声分類およびシーケンス生成タスクにわたって優れた性能を達成する。
大規模言語モデルを活用することで、従来の機械翻訳アプローチの課題を克服し、スロット翻訳の質を大幅に向上させ、多言語音声言語理解システムの性能を大幅に改善することができる。
