「モデル軽量化」に関する研究記事 3 件を、新しい順に掲載しています。
音声認識AIモデル Whisper のエンコーダーから層を2つ削っても、認識誤り率の悪化はわずか2〜4%に留まることが200回以上の実験で確認されました。
新しいAIアーキテクチャ「Sprecher Networks」は、従来のモデルよりはるかに少ないパラメータ（部品）で動作します。
リアルタイム文字起こしと録音データの一括処理、両方に対応できる統一音声認識モデル「TC-BiMamba」が提案されました。
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