SICL-AT：聴覚LLMを低リソースタスクに適応させる新手法

要約

聴覚LLMは多くの音声タスクで高性能ですが、データ不足や未知のタスクには苦戦します。本研究は、少数の実例を提示して推論させる「文脈内学習（ICL）」の有効性を確認し、高リソース音声データのみを用いてICL能力を強化する学習手法「SICL-AT」を提案しました。低リソース環境下で直接微調整するよりも高い性能を示しています。

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