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内容提要
艾伦人工智能研究所发布了OLMoASR，这是一套开放的自动语音识别模型，采用transformer架构，支持多种尺寸，适用于不同应用场景。其开放性促进了语音识别研究的可重复性和科学进步，为开发者提供灵活选择和领域适应的可能性。
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关键要点
- 艾伦人工智能研究所发布了OLMoASR，这是开放的自动语音识别模型。
- OLMoASR采用transformer架构，支持多种尺寸，适用于不同应用场景。
- 发布了模型权重、训练数据标识符、过滤步骤、训练方案和基准脚本，促进了研究的透明性。
- 大多数现有语音识别模型缺乏透明度，影响了可重复性和科学进步。
- OLMoASR通过开放整个流程解决了语音识别研究中的透明性问题。
- 模型系列涵盖六种尺寸，允许开发者在推理成本和准确率之间进行权衡。
- OLMoASR-Pool包含约300万小时的音频和1700万份文本记录，数据来源于网络抓取。
- OLMoASR-Mix经过严格过滤，提供高质量的1M小时数据集，提升零样本泛化能力。
- AI2对OLMoASR进行了基准测试，结果与Whisper相当，显示出良好的性能。
- OLMoASR支持微调和领域适应，适用于医学、法律等专业领域。
- OLMoASR为学术研究和现实世界的AI开发提供了新的机会，促进了人机交互和多模式AI开发。
- 开放的训练数据和评估指标使OLMoASR成为未来ASR研究的标准化参考点。
- OLMoASR的发布为高质量语音识别的透明性和可重复性奠定了基础。
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