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语音感知大型语言模型中语言理解能力的保留

Created by
  • Haebom

作者

Marek Kubis、Pawe{\l} Sk orzewski、Iwona Christop、Mateusz Czy znikiewicz、Jakub Kubiak、{\L}ukasz Bondaruk、Marcin Lewandowski

大纲

本文提出了跨模态能力保持性测试 (C3T),这是一种用于评估基于语音识别的大规模语言模型性能的全新基准。该基准使用基于文本的任务和一个语音复制的文本转语音模型,定量评估模型在通过语音输入访问时保留其语言理解能力的程度。C3T 还衡量了模型在不同说话者类别中的公平性,以及在文本和语音模式下的稳健性。

Takeaways, Limitations

Takeaways:
开发用于评估基于语音识别的大规模语言模型性能的新基准。
定量评估语音输入环境下语言理解能力的保存程度。
能够评估文本/语音模式之间的模型公平性和稳健性。
Limitations:
该论文缺乏具体的 Limitations 介绍(例如,基准的具体约束、要评估的模型类型等)。
需要进一步研究所提出的基准的实际应用和有效性。
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