BriefGPT - AI 论文速递
·
批处理大小对比自我监督语音表示学习的影响
💡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
研究人员通过使用大型、多样化的未标记数据集，采用预训练、自我训练和模型规模扩大的方法，在自动语音识别（ASR）任务中取得了令人瞩目的结果。他们发现，通过微调一个80亿参数的预训练模型，仅使用3%的标记数据即可达到最先进性能，并且完整的训练集可以进一步提高性能。此外，预训练和自我训练模型在多个下游任务中具有通用收益，并在非ASR任务中取得了最先进结果。
🎯
关键要点
- 研究人员使用大型、多样化的未标记数据集进行自动语音识别（ASR）任务。
- 通过微调一个80亿参数的预训练Conformer模型，仅使用3%的标记数据即可达到最先进性能。
- 完整的训练集可以进一步显著提高性能。
- 预训练和自我训练模型在多个下游任务中具有通用收益。
- 在非ASR任务中也取得了最先进的结果。
