Раз уж добрался до изучения langchain, думаю, надо будет оживить свой полуавтоматический дайджест лучших статей. Только теперь он станет совсем автоматическим.
Пока что наваял вот такую саммаризацию с помощью GigaChat Max. Сама статья - https://arxiv.org/pdf/2409.08597v1
С практической точки зрения, пока что - бесполезно. Все равно надо саму статью читать, чтобы что-то понять. Но для дайджеста - терпимо. Генерация обошлась в 23 рубля по тарифу для физлиц.
Авторами статьи "Enhancing LLM-based ASR Accuracy with Retrieval-Augmented Generation" являются сотрудники компании Huawei TSC из Китая: Шаоцзюнь Ли, Хэнчао Шан, Даймень Вэй, Цзясинь Го, Зонгяо Ли, Сянхуй Хэ, Минь Чжан и Хао Ян. Статья была опубликована в сентябре 2024 года.
Основная цель статьи заключается в улучшении точности автоматического распознавания речи (ASR) на базе больших языковых моделей (LLM), особенно в условиях вариаций акцента. Авторы предлагают новый метод под названием LA-RAG (Leveraged Augmented Retrieval-Augmented Generation), который сочетает механизмы извлечения данных на уровне токенов и поиск речи к речи для повышения точности ASR посредством возможностей обучения в контексте (ICL) LLM.
Метод LA-RAG предполагает создание хранилища данных на уровне токенов и использование механизма поиска речи к речи для улучшения ASR с возможностями ICL LLM. Экспериментальное тестирование на мандаринском языке и различных китайских диалектах показало значительное увеличение точности ASR по сравнению с традиционными методами, что подтвердило эффективность подхода, особенно в условиях различий в акцентах.
Главные выводы статьи состоят в том, что предложенный метод LA-RAG успешно справляется с проблемой ограниченной способности традиционных методов ASR учитывать изменчивость акустической среды, такую как различия в акцентах. Данный подход демонстрирует высокую точность и пригодность для применения в реальных сценариях использования.
Таким образом, статья представляет собой важное исследование в области улучшения ASR с использованием современных технологий ИИ, предлагая инновационный метод для повышения точности распознавания речи в сложных условиях.
