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语言模型感知语音分词（LAST）：一种将预训练文本语言模型集成到语音分词过程的独特AI方法
耶路撒冷希伯来大学的一组研究人员介绍了语言模型感知语音分词（LAST）。通过这种方法，语音分词过程将预训练的文本语言模型（LM）纳入其中。LAST主要由三个部分组成，具体如下：
🔰 通过预训练的、冻结的语音自监督学习（SSL）模型提取上下文化的语音表示。
🔰 这些表示通过适配器量化模块转化为离散的标记。
🔰 已经训练好的、冻结的文本学习模型指导分词过程，使其更适合序列建模。
阅读我们的完整文章：https://www.marktechpost.com/2024/09/16/language-model-aware-speech-tokenization-last-a-unique-ai-method-that-integrates-a-pre-trained-text-language-model-into-the-speech-tokenization-process/
论文：https://arxiv.org/abs/2409.03701
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重新思考LLM训练：逆向强化学习技术的潜力DeepMind研究人员提出了一项关于基于RL的优化的深入研究，特别关注IRL的分布匹配视角，用于微调大型语言模型。该方法旨在提供一种比标准MLE更有效的替代方案。研究涵盖了对抗性和非对抗性方法，以及离线和在线技术。一个关键创新是扩展了逆向软Q学习，以建立与经典行为克隆或MLE的原则性联系。研究评估了从250M到3B参数的模型，包括编码-解码T5和仅解码PaLM2架构。通过检查任务表现和生成多样性，研究旨在展示IRL在模仿学习中相对于行为克隆的优势。此外，研究还探索了通过IRL获得的奖励函数在与RLHF后期阶段的衔接潜力。阅读我们关于这篇论文的完整文章：https://www.marktechpost.com/2024/09/16/rethinking-llm-training-the-promise-of-inverse-reinforcement-learning-techniques/论文：https://arxiv.org/abs/2409.01369@头秃搞学习
