arXiv · NLP· Marwan Farag, Bin Yang·· 6 小时前AI 评分22
AudioScorer：通过问题感知 token 相关性提升大音频语言模型效率
AudioScorer: Learning Question-Aware Token Relevance for Large Audio Language Models
AI 导读
AudioScorer 通过蒸馏冻结大音频语言模型的答案梯度显著性并结合下游答案监督，实现对音频 token 的问题感知评分。 该轻量级模型在 10% token 保留率下，于 10 项语义与声学任务中的 7 项取得最佳或并列最佳结果，涵盖语音识别、情绪识别和音频场景分类。
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