Wasil

新数据集WASIL增强了阿拉伯语大型语言模型口语交互能力

研究人员推出了WASIL，一个旨在改善阿拉伯语口语与大型语言模型（LLMs）交互的新数据集。该数据集包含超过8,500轮真实场景下的口语交互，附带音频、自动语音识别（ASR）假设、助手响应和用户反馈，其中14.2%的交互被标记为不满意。WASIL还包含一个2,000轮的测试集，涵盖现代标准阿拉伯语和四种主要方言，并附有可回答性标注，以区分ASR错误和真正的无法回答。该资源旨在通过区分语音识别问题和模型固有的能力，来促进对LLM语音助手的更好评估。