Apple Machine Learning Research
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延迟融合：将大语言模型集成到端到端语音识别的首次解码中
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种高效的端到端自动语音识别解码方法，针对大语言模型在解码中的计算成本和词汇不匹配问题，采用“延迟融合”策略，减少LLM推理调用次数，从而提升解码速度和准确性。
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关键要点
- 本文提出了一种高效的端到端自动语音识别解码方法。
- 大语言模型在解码中存在计算成本高和词汇不匹配的问题。
- 传统的浅融合方法在E2E-ASR解码中应用广泛，但存在实际问题。
- 提出的“延迟融合”策略可以减少LLM推理调用次数。
- 延迟融合方法允许在解码过程中对ASR假设进行重新标记。
- 实验结果表明，延迟融合在解码速度和准确性上优于浅融合和N-best重评分。
❓
延伸问答
什么是延迟融合策略？
延迟融合策略是在解码过程中对ASR假设进行重新标记，并延迟应用大语言模型的评分，从而减少推理调用次数。
延迟融合相比于传统的浅融合有什么优势？
延迟融合在解码速度和准确性上优于浅融合和N-best重评分，减少了LLM推理调用次数。
大语言模型在解码中面临哪些挑战？
大语言模型在解码中面临计算成本高和词汇不匹配的问题。
如何解决ASR模型与LLM之间的词汇不匹配问题？
解决词汇不匹配问题通常需要重新训练ASR模型或LLM，但这往往耗时且不易实现。
延迟融合方法的实验结果如何？
实验结果表明，延迟融合在解码速度和准确性上优于浅融合和N-best重评分。
延迟融合如何影响ASR假设的处理？
延迟融合允许在解码过程中对ASR假设进行重新标记，从而提高处理灵活性。
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