English(EN) DirectSpeech2LLM: A Simple End-to-End Framework to Mitigate Prompt Overfitting in Speech-LLMs

DirectSpeech2LLM框架解决了语音-LLM中的提示过拟合问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-06 10:16

研究人员开发了DirectSpeech2LLM，一个旨在解决语音-LLM中提示过拟合的新型框架。这个端到端系统使以语音为条件的LLM能够为未见过的任务（如语音翻译和情感识别）保持指令遵循能力，即使它们仅在自动语音识别（ASR）数据上进行训练。该框架利用了在冻结的LLM嵌入矩阵上的基于距离的CTC损失，在ASR任务上取得了强劲的性能，并能有效地泛化到先前未接触过的新指令。 AI

影响该框架可以提高基于语音的语言模型的泛化能力，使其能够处理比初始训练更广泛的任务。

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Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) · 2026-10-06 10:16

DirectSpeech2LLM：一种简单的端到端框架，用于缓解语音大模型中的提示过拟合

Speech-LLMs often exhibit prompt overfitting, where models solely trained on automatic speech recognition (ASR) instruction fail to generalize to new instructions such as speech translation and continue to behave primarily as ASR system. We propose DirectSpeech2LLM, a simple end-…

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DirectSpeech2LLM：一种简单的端到端框架，用于缓解语音大模型中的提示过拟合

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