多语言ASR连接器适配与模型合并研究
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多语言ASR连接器适配与模型合并研究
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AI 综述
Yuchen Zhang等作者提交的论文研究在基于连接器的语音大模型中扩展多语言ASR时，如何在不重放源语言数据的前提下保留原有语言能力。 单目标扩展中，仅用目标语言微调和标准TIES合并虽能学会新语言，却造成严重的源语言遗忘；SSU-Wanda+TIES在源语言保留上取得最佳权衡。多目标扩展中，更新合并可稳定保留源语言，递归扩展在有利顺序下能改善目标适配，但对顺序高度敏感。
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最新进展10月27日 12:00
保留再扩展：面向多语言 LLM 语音识别的源感知适配与模型合并报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CL保留再扩展：面向多语言 LLM 语音识别的源感知适配与模型合并
研究在基于 connector 的 Speech LLM 中扩展多语言 ASR 时如何在不重放源语言数据的前提下保留原有语言能力。单目标扩展中，仅目标语言微调和标准 TIES 合并虽能学会新语言，却造成严重的源语言遗忘，SSU-Wanda+TIES 取得最佳的源语言保留权衡。多目标扩展中，更新合并可稳定保留源语言，而递归扩展在有利顺序下能改善目标适配，但对顺序高度敏感。
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