动态 ASR 路径：多语音 ASR 模型高效剪枝的自适应遮罩方法

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文提出了一种自适应掩蔽方法，用于高效地修剪多语言自动语音识别模型，并展示了该方法在目标为稀疏的单语言模型时的优势，同时减少了语言特定修剪的需求。

该研究评估了基于结构化剪枝在多语言预训练语言模型上的设置、算法和效率，并提出了一种动态稀疏化的方法。实验结果填补了关于多语言预训练模型上的结构化剪枝研究的空白，为未来的研究提供启示。

动态稀疏化 多语言预训练语言模型 效率 算法 结构化剪枝
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