GAMA: 具有先进音频理解和复杂推理能力的大型音频语言模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了 GAMA（一种新型通用大型音频语言模型）来解决非语音声音和非语言言语的感知和理解问题。通过集成 LLM 与多种音频表示形式以及利用合成生成的指令调节数据集对其进行训练，实现了音频理解和复杂推理的能力。通过自动化和专家评估，表明 GAMA 在各种音频理解任务中表现优于文献中其他 LALM 模型，具有 1%-84% 的优势。
该研究介绍了一种基于大型语言模型的可伸缩的AQA数据生成流程，生成了高质量的AQA数据集，并提供了三个广泛和高质量的AQA基准数据集。该框架和数据集推动了AQA研究的进展，训练的模型在性能上优于现有的最先进模型，并表现出更强的泛化能力。
