「オンデバイス推論」に関する研究記事 4 件を、新しい順に掲載しています。
音声認識や機械翻訳のモデルは、入力に意味のある情報が何も含まれていないときでも、流暢な文章を作り出してしまうことがあります。
音声AIの弱点は推論能力ではなく、推論の前段階で音の手がかりを失ってしまう「証拠ボトルネック」にあることを明らかにしました。
音声認識AIモデル Whisper のエンコーダーから層を2つ削っても、認識誤り率の悪化はわずか2〜4%に留まることが200回以上の実験で確認されました。
スマートフォンなどでAIを動かす際の電力消費を劇的に削減する新技術「SparseDVFS」が提案されました。
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