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论文arxiv cs.CL · 2w ago需要关注

Do LLMs Need Architectural Changes for Simultaneous Speech Translation? A Prefix-to-Prefix Data Driven Approach

分类释义：学术论文 / 技术报告

TL;DR

研究提出 CSSEL-P2P 系统，通过固定长度分块和前缀到前缀（P2P）训练目标，让 decoder-only LLM 在不改变架构的情况下实现更好的同声传译质量（+1.54 COMETKiwi）。

关键要点

  • 01研究提出 CSSEL-P2P 系统。
  • 02通过固定长度分块和前缀到前缀（P2P）训练目标。
  • 03让 decoder-only LLM 在不改变架构的情况下实现更好的同声传译质量（+1.54 COMETKiwi）。
为什么值得关注

构建实时语音 AI 的工程师可以直接复用 P2P 训练范式，在现有 LLM 上实现流式推理，而无需引入复杂的读写策略或修改模型结构。

对你的工程实践意味着什么

LLM 实时生成MiniMax-M2.7
角色你应该做什么
Tech Lead评估 P2P 训练范式在自研语音翻译项目中的可行性，优先于引入额外读写机制
应用工程师将固定长度分块策略集成到现有流式翻译 pipeline 的预处理阶段
运维 / 平台暂无直接影响，了解即可
产品 / 业务暂无直接影响，了解即可
阅读原文 ↗来源：arxiv cs.CL

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