Detail publikace
Parameter-Efficient Tuning With Adaptive Bottlenecks For Automatic Speech Recognition
Prasad Amrutha (UPGM FIT VUT)
Khalil Driss (IDIAP)
Madikeri Srikanth (IDIAP)
Demuynck Kris (IDLab - imec)
Motlíček Petr, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Přeneste učení z velkých vícejazyčných předtrénovaných modelů, jako XLSR se stal novým paradigmatem pro Automatic Rozpoznávání řeči (ASR). S ohledem na jejich stále přibývající velikost, jemné doladění všech závaží se stalo nepraktickým, když výpočetní rozpočet je omezený. Adaptéry jsou lehké trénovatelné moduly vložené mezi vrstvy během předtrénování část je uchovávána ve zmrazeném stavu. Tvoří parametricky efektivní metoda jemného doladění, ale stále vyžadují velké úzké hrdlo velikost, která odpovídá standardnímu výkonu jemného ladění. V tomto papíru navrhujeme ABSADAPTER, metodu k dalšímu snížení parametr rozpočtu pro stejný výkon úkolu. konkrétně ABSADAPTER k tomu používá adaptivní plánovač úzkých míst přerozdělte hmotnosti adaptéru na vrstvy, které potřebují přizpůsobení nejvíc. Trénováním pouze 8 % modelu XLSR, ABSADAPTER dosahuje výkonu blízkého standardnímu jemnému doladění na doménu posunutou komunikaci o leteckém provozu (ATC) Úkol ASR.
@INPROCEEDINGS{FITPUB13160, author = "Geoffroy Vanderreydt and Amrutha Prasad and Driss Khalil and Srikanth Madikeri and Kris Demuynck and Petr Motl\'{i}\v{c}ek", title = "Parameter-Efficient Tuning With Adaptive Bottlenecks For Automatic Speech Recognition", pages = "1--7", booktitle = "Proceedings of IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU)", year = 2023, location = "Taipei, TW", publisher = "IEEE Signal Processing Society", ISBN = "979-8-3503-0689-7", doi = "10.1109/ASRU57964.2023.10389769", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/13160" }