Entwicklung und Evaluation von Sprach-LLMs: Eine Roadmap für die Zukunft

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October 21, 2024

Die Erfolge großer Sprachmodelle (LLMs) haben Bemühungen vorangetrieben, Sprach- und Audiodaten zu integrieren, um allgemeine Grundmodelle zu schaffen, die sowohl Text- als auch Nicht-Texteingaben verarbeiten können. Jüngste Fortschritte, wie z. B. GPT-4o, unterstreichen das Potenzial von End-to-End-Sprach-LLMs, die nicht-semantische Informationen und Weltwissen für ein tieferes Sprachverständnis bewahren. Um die Entwicklung von Sprach-LLMs zu leiten, schlagen wir eine fünfstufige Roadmap vor, die von der grundlegenden automatischen Spracherkennung (ASR) bis hin zu fortschrittlichen, übermenschlichen Modellen reicht, die in der Lage sind, nicht-semantische Informationen mit abstraktem akustischem Wissen für komplexe Aufgaben zu integrieren. Darüber hinaus entwerfen wir einen Benchmark, den SAGI Bechmark, der kritische Aspekte über verschiedene Aufgaben in diesen fünf Ebenen hinweg standardisiert und so Herausforderungen bei der Nutzung von abstraktem akustischem Wissen und der Vollständigkeit der Fähigkeiten aufdeckt. Unsere Ergebnisse zeigen Lücken im Umgang mit paralinguistischen Hinweisen und abstraktem akustischem Wissen auf, und wir bieten zukünftige Richtungen an. Dieses Papier skizziert eine Roadmap für die Weiterentwicklung von Sprach-LLMs, stellt einen Benchmark für die Evaluierung vor und liefert wichtige Erkenntnisse über ihre derzeitigen Grenzen und ihr Potenzial.

Sprachverständnis durch LLMs: Ein neuer Horizont

Die Art und Weise, wie wir Sprache verarbeiten, hat sich durch LLMs und deren Skalierungsgesetz grundlegend verändert. Angesichts des Erfolgs von LLMs ist zu erwarten, dass umfangreiche Sprach- und Audiodaten in LLMs integriert werden (ähnlich wie bei visuellen Sprachmodellen), was zu einem allgemeineren Grundmodell führt. In diesem Zusammenhang hat die Erforschung von Sprachgrundmodellen in letzter Zeit neue Forschungserkenntnisse aus der Perspektive der Multitasking- und mehrsprachigen Verarbeitung hervorgebracht. Ein bemerkenswertes Ereignis ist die Veröffentlichung von GPT-4o, das sich durch seine Fähigkeit zum offenen Sprachdialog auszeichnet. Seine Leistung in den Bereichen Sprachverständnis, Sprachsynthese und Systemlatenz hat ein neues Niveau erreicht und eine Welle von Studien über Sprach-LLMs ausgelöst. Die nächste Frage ist: Wo stehen wir jetzt und wo sollen wir hin? Um dies zu beantworten, stellen wir zunächst das Potenzial von LLMs für das Sprachverständnis vor.

Vorteile der Sprachverarbeitung mit LLMs

Im Vergleich zum traditionellen Ansatz, bei dem ASR-transkribierter Text in rein textbasierte Sprachmodelle eingespeist wird, verarbeiten vereinheitlichte Sprachmodelle Rohaudio oder Sprache direkt (End-to-End). Die Vorteile der Verwendung von LLMs für die Sprachverarbeitung sind hauptsächlich zweifach: - **Erhaltung nicht-semantischer Informationen:** Die direkte Verarbeitung von Sprache durch Sprachmodelle ermöglicht es, nicht-semantische Informationen wie Betonung, Sprecheridentität, Hintergrundgeräusche, Emotionen und Gefühle so weit wie möglich zu erhalten. - **Weltwissen, das in LLMs enthalten ist:** LLMs verfügen über ein überlegenes Sprachverständnis im Vergleich zu herkömmlichen Modellen und speichern riesige Mengen an Weltwissen. Beginnt man also mit einem LLM als Grundlage für die Sprachverarbeitung, so kann dieses eingebettete Wissen auf natürliche Weise weitervererbt werden, was sich bereits auf der Ebene der Spracherkennung auszahlen kann.

Fünf Stufen des Sprachverständnisses

Die beiden Vorteile verdeutlichen das Potenzial von Sprach-LLMs. Um dieses Potenzial auszuschöpfen, müssen die Modelle in der Lage sein, vollständige Sprachinformationen wahrzunehmen und eine Abstraktion von Expertenwissen über Sprache/Akustik zu erreichen (z. B. Schlussfolgerungen aus Husten und Melodie in einigen Anwendungen). In diesem Zusammenhang definieren wir fünf Stufen: - **Grundstufe (Stufe 1):** Sprachmodelle sollten in der Lage sein, Sprache als Text zu erkennen. Die Begründung für die Definition der automatischen Spracherkennung als Grundlage ist, dass sie die Basis für die direkte Interaktion mit LLMs über Sprache bildet. Diese Fähigkeiten auf der Grundstufe (z. B. Spracherkennung) bieten jedoch nur begrenzte zusätzliche Vorteile für das Sprachverständnis im Vergleich zu einem kaskadierten Modell, das mit einem ASR-Modell und einem rein textbasierten LLM ausgestattet ist. - **Stufen der Wahrnehmung akustischer Informationen (Stufe 2 und 3):** Von fortschrittlicheren Modellen (Stufe 2 und 3) wird erwartet, dass sie grundlegende paralinguistische Informationen wie Tonhöhe, Tonfall und Lautstärke direkt wahrnehmen und darüber hinaus nicht-semantische Hinweise wie Emotionen und die Umgebung verstehen können (z. B. Sarkasmus). - **Stufen des abstrakten akustischen Wissens (Stufe 4 und 5):** Auf einer höheren Stufe (Stufe 4) können Modelle Sprache mit akustischem Fachwissen integrieren, um spezielle Aufgaben zu erfüllen, z. B. medizinische Beurteilungen. Das ultimative Ziel (Stufe 5) ist die Entwicklung einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz für Sprache (SAGI), die in der Lage ist, nicht-semantische Informationen mit Sprach-/Audiowissen zu kombinieren, um alle Aufgaben des Sprachverständnisses zu erfüllen und sogar ein übermenschliches Sprachverständnis zu erreichen.

Der SAGI Benchmark

Da diese Stufen jedoch nicht intuitiv genug sind, haben wir vorläufig einen Benchmark entwickelt, um diese Fähigkeitsebenen zu konkretisieren und zu verbildlichen. Wir haben den SAGI Benchmark entworfen, um Sprach-LLMs in verschiedenen Aufgaben zu bewerten, die typischerweise die Eigenschaften jeder Stufe repräsentieren. Der Benchmark umfasst eine breite Palette von Aufgaben, darunter Spracherkennung, Sprachunterscheidung, Lautstärkewahrnehmung, Emotionserkennung und mehr, wobei jede Aufgabe einer bestimmten Fähigkeitsebene innerhalb von Sprach-LLMs entspricht. Die Zuverlässigkeit dieser Bewertungssätze wurde durch Tests mit Menschen, Open-Source- und speziell trainierten Modellen überprüft, was zeigt, dass die Aufgaben machbar sind und gelöst werden können. Der Benchmark zielt darauf ab, die Fähigkeiten von Sprach-LLMs umfassend und abgestuft zu bewerten und ihre Fähigkeit zur Anwendung von abstraktem akustischem Wissen zu untersuchen.

Erkenntnisse und Herausforderungen

Der Mensch schnitt bei Aufgaben der Stufen 1 bis 3 im Allgemeinen gut ab. Auf den höheren Stufen war die menschliche Leistung jedoch aufgrund fehlenden abstrakten akustischen Wissens begrenzt, sodass Sprach-LLMs bei bestimmten Aufgaben möglicherweise besser abschneiden werden. Obwohl die derzeitigen Sprach-LLMs in der Lage sind, die menschliche Leistung in einigen Bereichen zu übertreffen, lassen sie in Bezug auf Aufgabenvielfalt und -verständnistiefe noch zu wünschen übrig. Die meisten Modelle haben schon bei der Verarbeitung grundlegender paralinguistischer Informationen Probleme, was die Notwendigkeit weiterer Verbesserungen deutlich macht. Wir haben vier Gründe für die mangelnde Leistung analysiert: 1) begrenzte Arten von Trainingsdaten, 2) Unfähigkeit, akustische Informationen umfassend wahrzunehmen, 3) unzureichendes Befolgen von Anweisungen und 4) schwache LLM-Grundstrukturen.

Fazit

Dieser Beitrag leistet folgende Beiträge: Wir schlagen eine Roadmap vor, um ein übermenschliches Sprachverständnis zu erreichen, die fünf verschiedene Stufen umreißt, um den aktuellen Stand der Sprachmodelle besser zu charakterisieren. Darüber hinaus entwerfen wir einen Benchmark, der auf diese Roadmap abgestimmt ist und bestehende Benchmarks um eine Vielzahl von Aufgaben ergänzt. Schließlich präsentieren wir wichtige Erkenntnisse aus dem Benchmark, die auf Bewertungen von Sprach-LLMs und Menschen basieren, und führen eine umfassende Analyse der Faktoren durch, die hinter ihrer suboptimalen Leistung stehen, um Erkenntnisse und Leitlinien für die zukünftige Entwicklung von Modellen und Architekturen zu liefern.

October 21, 2024

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