基于音频转录的抽象化摘要生成
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2025-04-17 v1
摘要
目前，大型语言模型正迅速流行，其成就正在被广泛应用于从文本翻译到生成查询答案等诸多领域。然而，这些新型机器学习算法的主要问题是，这些模型需要大量计算资源，只有大型IT公司才具备这样的资源。为避免这一问题，提出了诸多方法（如LoRA、量化），以便有效地针对特定任务微调现有模型。在本文中，我们提出了一种使用这些技术的端到端（E2E）音频摘要模型。此外，本文还考察了这些方法在所考虑问题下的有效性，并就此得出对这些方法适用性的结论。
引用
@article{arxiv.2504.11803,
title = {R\'esum\'e abstractif \`a partir d'une transcription audio},
author = {Ilia Derkach},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.11803},
year = {2025}
}
备注
35 pages, in French language, 8 tables, 6 figures