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大規模言語モデルの音声タスクへの応用と分析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235096
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235096488c84cb-e711-43c3-ac2d-48a9eb378c9a
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]()
2026年6月21日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
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公開日 | 2024-06-21 | |||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||
タイトル | 大規模言語モデルの音声タスクへの応用と分析 | |||||||||||||
言語 | ||||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||
主題 | LLM応用 | |||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||||
資源タイプ | technical report | |||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
SB Intuitions株式会社 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
SB Intuitions株式会社 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
SB Intuitions株式会社 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
SB Intuitions株式会社 | ||||||||||||||
著者名 |
水本, 智也
× 水本, 智也
× 山崎, 天
× 李, 凌寒
× 吉川, 克正
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論文抄録 | ||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
内容記述 | 大規模言語モデルの開発が盛んに行われており,さまざまな言語処理タスクに使われ評価されている.大規模言語モデルは言語処理タスクだけでなく,画像や音声と組み合わせてマルチモーダルなタスクを解くことにも使用されている.音声モデルと大規模言語モデルを組み合わせて,音声タスクを解いている先行研究では,大規模言語モデルは固定されており,どのような言語モデルが音声タスクに適しているかは分かっていない.そこで本研究では,音声タスクに様々な大規模言語モデルを適用し,音声タスクに有効な言語モデルがあるかを,その特徴や言語処理タスクでの性能を元に分析する.音声タスクとして,音声認識と音声翻訳の 2 つのタスクを用いて実験を行った.その結果,音声認識においては言語処理タスクとの相関が見られなかった一方,音声翻訳性能は元の LLM の翻訳性能と相関があることが示唆された. | |||||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
収録物識別子 | AN10115061 | |||||||||||||
書誌情報 |
研究報告自然言語処理(NL) 巻 2024-NL-260, 号 5, p. 1-9, 発行日 2024-06-21 |
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ISSN | ||||||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
収録物識別子 | 2188-8779 | |||||||||||||
Notice | ||||||||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||||
出版者 | ||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |