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告别全秩：现代语音识别模型的低秩权重训练
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究表明，通过预训练、自我训练和扩大模型规模，巨型ASR模型在少量标记数据下可实现先进性能。在34k小时的任务中，微调80亿参数的Conformer模型，仅用3%的数据达到先进水平。完整训练集提升性能，并在多个语音领域取得优异结果。
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关键要点
- 研究表明，巨型ASR模型可以在少量标记数据下实现先进性能。
- 使用预训练、自我训练和扩大模型规模的方法，利用大型未标记数据集取得了良好结果。
- 在34k小时的ASR任务中，微调80亿参数的Conformer模型，仅用3%的数据达到SoTA性能。
- 完整训练集的使用显著提高了SoTA性能。
- 大型预训练和自我训练模型在多个下游任务中表现出通用收益，涵盖多个语音领域的公共基准测试。
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