LLM으로 음성인식 성능 개선하기 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
LLM 디코더를 음성인식기에 직접 붙이면 인식 성능은 좋아지지만, 디코더 파라미터와 추론 시간이 크게 늘어나는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 LLM 디코더를 교사로, 기존 E2E 음성인식기의 트랜스포머 디코더를 학생으로 두고, 온라인 지식 증류와 중간 레이어 표현 손실을 추가해 언어 지식을 전이했습니다. 학습 때만 LLM을 사용하고 추론에서는 제외해 기존 연산량을 유지했으며, 다국어 데이터와 한국어 데이터에서 베이스라인보다 인식 성능을 높였습니다. 레이어 선택 실험에서는 하위 레이어 전이가 효과적이었고, 제안 모델은 LLM 디코더 기반 모델보다 추론 속도도 빨랐습니다.
- 교사 모델의 출력 분포뿐 아니라 중간 레이어 표현도 증류하면 학생 모델이 언어 지식을 더 풍부하게 학습할 수 있습니다.
- 온라인 증류는 교사와 학생을 함께 학습시키므로, 학습 안정성과 연산 비용을 함께 고려해야 합니다.
- 레이어 매핑 실험에서는 LLM의 하위 레이어를 전달하는 방식이 상위·균등 선택보다 좋은 성능을 보였습니다.
- LoRA를 활용하면 대규모 LLM을 학습에 포함하면서 학습 파라미터를 효율적으로 제한할 수 있습니다.
소개
LLM을 활용하여 기존 E2E 기반 음성인식기의 성능을 개선한 방법을 소개합니다. 일반적으로 LLM 기반의 디코더를 E2E 음성인식기에 적용할 경우 성능은 높아지지만, 디코딩 속도가 현저히 느려지는 문제가 있습니다. 이때 LLM 디코더의 언어 능력을 E2E 음성인식기의 디코더로 전이시켜 연산량은 유지하면서도 음성인식률을 크게 향상시키는 방법을 공유합니다. #Kanana #MultiModal #LLM #음성인식 #STT 카나나 알파 Multimodal LLM Application 조직의 Jessie입니다. 오디오, 언어 등 다양한 모달리티의 입출력을 다루는 멀티모달 LLM을 연구하고 있습니다. 카나나 알파 Multimodal LLM Application 조직의 Heize입니다. 사람처럼 듣고 이해하는 실용적인 AI를 연구하고 있습니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-11 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정...
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