語族の重要性：言語の境界を越えたLLMベースのASRの評価

要約

大規模言語モデル（LLM）を用いた音声認識において、言語ごとに個別の接続モジュール（コネクタ）を学習させる従来の手法に対し、本研究では「語族」ごとにコネクタを共有する効率的な新手法を提案しました。2つの多言語LLMと2つの実データセットを用いた実験により、パラメータ数を削減しつつ、異なるドメインへの汎化性能を向上させることを実証しました。

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