提出SIFT范式并发布AZeroS语音LLM
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提出SIFT范式并发布AZeroS语音LLM
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AI 综述
Yiwen Shao等作者提出自生成无指令微调（SIFT）范式，并据此发布语音大模型AZeroS。SIFT用冻结的LLM基于语音文本表示生成监督信号，免去收集任务特定的问答对。 AZeroS基于Qwen2.5-7B-Instruct，只训练两个各2380万参数的投影模块，LLM与音频编码器均保持冻结。训练数据来自公开语料，包括约25000小时带ASR转写的语音和3000小时带副语言标注的语音。
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最新进展10月28日 12:00
AZeroS：用自生成无指令微调将 LLM 扩展到语音报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.CLAZeroS：用自生成无指令微调将 LLM 扩展到语音
AZeroS 提出自生成无指令微调（SIFT）范式，用冻结 LLM 基于语音文本表示生成监督信号，免去收集任务特定问答对。该模型基于 Qwen2.5-7B-Instruct，仅训练两个各 2380 万参数的投影模块，LLM 与音频编码器均冻结，训练数据约 25000 小时带 ASR 转写语音和 3000 小时副语言标注语音。
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