LPR：语音到LLM桥接预训练新方法
原文标题：Local Prototype Reconstruction for Text-Compatible Speech-to-LLM Bridge Pretraining
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论文提出 Local Prototype Reconstruction（LPR），一种仅训练时使用的轻量正则化方法，用于语音编码器与冻结 LLM 之间的桥接预训练。该方法要求对齐后的桥接 token 能从冻结 LLM 词嵌入的小邻域中重建，从而提升词法流形兼容性。在多语言 ASR 与语音翻译任务上，LPR 改善了迁移效果，在翻译和低资源场景增益最大，其诊断指标与下游收益相关。
- 问题
- 语音编码器与冻结LLM之间的桥接层常被当作管道，预训练目标未保证词法兼容性。
- 方法
- 提出仅训练时使用的轻量正则化 LPR，要求对齐后的桥接 token 能从冻结 LLM 词嵌入的小邻域重建。
- 结果
- 多语言 ASR 与语音翻译上改善迁移，翻译和低资源场景增益最大；未给出具体数值。
- 影响
- 为语音到 LLM 的桥接预训练提供可复用初始化，低资源语音产品受益明显。
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