Teaching a Multilingual Large Language Model to Understand Multilingual Speech via Multi-Instructional Training

📄 arXiv: 2404.10922v1 📥 PDF

作者: Pavel Denisov, Ngoc Thang Vu

分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2024-04-16

备注: NAACL Findings 2024

💡 一句话要点

提出BLOOMZMMS以解决多语言语音理解问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多语言模型 语音识别 多指令训练 语音理解 跨模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的多语言大型语言模型在语音领域的应用受到限制，尤其是在语音识别和理解任务中表现不佳。
  2. 本文提出BLOOMZMMS模型，通过将多语言LLM与多语言语音编码器结合，采用多指令训练方法来提升语音理解能力。
  3. 实验结果表明，模型在多项任务中表现出色，尤其是在零样本评估中，展示了良好的任务泛化能力。

📝 摘要（中文）

近年来，语言建模的进展促使大型语言模型（LLMs）在多种自然语言处理任务中取得成功。然而，LLMs在语音领域的应用仍然有限且具有挑战性。本文提出了BLOOMZMMS模型，该模型将多语言LLM与多语言语音编码器相结合，旨在利用LLMs的能力进行语音识别等任务。通过多指令训练方法，我们展示了语言知识从文本到语音模态的可转移性。实验基于来自139种语言的1900小时转录数据，证明了多语言语音表示的有效学习与多语言LLM的对齐。尽管初始学习的表示在任务泛化上存在局限性，但我们通过生成多指令风格的合成目标来解决这一问题。零样本评估结果确认了我们方法在语音翻译和多语言口语理解等多项任务中的鲁棒性，开辟了LLMs在语音领域应用的新途径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多语言大型语言模型在语音理解任务中的应用局限性，现有方法在语音识别和理解方面的效果不理想。

核心思路：通过将多语言LLM与多语言语音编码器结合，采用多指令训练方法，促进语言知识在文本与语音模态之间的转移。

技术框架：整体架构包括多语言LLM和多语言语音编码器两个主要模块，训练过程中通过多指令生成合成目标，增强模型的学习能力。

关键创新：最重要的创新在于通过多指令训练生成合成目标，解决了初始学习表示在任务泛化上的局限性，这一方法与传统的单一任务训练方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化多语言对齐，同时在网络结构上进行了调整，以适应多模态输入的特性。具体参数设置和网络层次结构的细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，BLOOMZMMS在多个任务中的零样本评估表现优异，尤其是在语音翻译和多语言口语理解任务中，相较于基线模型，性能提升显著，验证了多指令训练方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多语言语音识别、语音翻译和多语言口语理解等。通过提升LLMs在语音领域的表现，未来可在智能助手、翻译设备和教育技术等多个场景中发挥重要作用，具有广泛的实际价值和影响力。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in language modeling have led to the emergence of Large Language Models (LLMs) capable of various natural language processing tasks. Despite their success in text-based tasks, applying LLMs to the speech domain remains limited and challenging. This paper presents BLOOMZMMS, a novel model that integrates a multilingual LLM with a multilingual speech encoder, aiming to harness the capabilities of LLMs for speech recognition and beyond. Utilizing a multi-instructional training approach, we demonstrate the transferability of linguistic knowledge from the text to the speech modality. Our experiments, conducted on 1900 hours of transcribed data from 139 languages, establish that a multilingual speech representation can be effectively learned and aligned with a multilingual LLM. While this learned representation initially shows limitations in task generalization, we address this issue by generating synthetic targets in a multi-instructional style. Our zero-shot evaluation results confirm the robustness of our approach across multiple tasks, including speech translation and multilingual spoken language understanding, thereby opening new avenues for applying LLMs in the speech domain.