대규모 언어 모델: 오디오 인코더로 기능 향상

OpenAI의 ChatGPT가 도입된 이후 LLM(대형 언어 모델)이 점점 인기를 얻고 있습니다. 이러한 모델은 질문에 답하기, 텍스트 요약, 언어 번역 등과 같은 다양한 작업에 탁월합니다. LLM은 자연어 처리, 자연어 이해, 컴퓨터 비전 등을 포함한 인공 지능의 하위 분야를 기반으로 구축되었습니다.

LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터에서 다음 단어를 예측하여 스스로 훈련합니다. 이 훈련을 통해 그들은 신경망 내에서 세계에 대한 상당한 양의 지식을 인코딩할 수 있습니다. 결과적으로 LLM은 광범위한 작업에 유용합니다.

최근 연구에서는 오디오 인코더를 모델에 통합하여 LLM 기능을 한 단계 더 발전시켰습니다. 이를 통해 LLM은 자동 음성 인식(ASR) 작업을 수행하고 음성 통신을 텍스트로 변환할 수 있습니다. 오디오 데이터 표현을 기존 텍스트 토큰 임베딩에 직접 통합함으로써 LLM은 텍스트 기반 대응 기능과 유사한 음성 인식 기능을 얻습니다.

연구팀은 오디오 인코더의 출력을 분석하고 오디오 임베딩과 해당 텍스트 토큰의 정확한 일치를 확인함으로써 이 접근 방식의 효율성을 입증했습니다. 팀은 평가를 위해 MLS(Multilingual LibriSpeech) 데이터 세트를 활용했으며 LLaMA-7B로 알려진 조정된 LLM이 음성 인식 작업에서 단일 언어 기준보다 18% 더 나은 성능을 발휘한다는 사실을 발견했습니다.

성과 평가 외에도 연구에서는 증강된 LLM의 다른 측면도 탐구했습니다. 절제 시험에서는 LLM이 훈련 중에 정지된 경우에도 매개변수를 변경하지 않고도 다국어 ASR 작업에서 여전히 우수한 성능을 발휘할 수 있음을 보여주었습니다.

또한 팀은 오디오 인코더를 확장하고 오디오 분할과 관련된 매개변수를 조정하는 효과를 조사했습니다. 이 테스트는 ASR 시스템의 효율성과 효과를 향상시키는 것을 목표로 했습니다. 결과는 LLM이 더 큰 오디오 인코더나 더 긴 보폭을 사용하더라도 긴 형식의 오디오 입력을 처리할 수 있음을 보여주었습니다.

전반적으로 이 연구는 오디오 인코더와 함께 LLM을 사용하여 다국어 ASR 기능을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여줍니다. 오디오 처리의 발전으로 LLM은 광범위한 오디오 기반 작업을 효과적이고 효율적으로 처리할 수 있는 잠재력을 갖게 되었습니다.