RAIL: Перегляд аудіальної інтелігентності у великих аудіо-мовних моделях за допомогою базового CHC-заснованого бенчмарку
https://ift.tt/QDmXvR5
Люди взаємодіють із богатим аудіальним середовищем завдяки тісно інтегрованим когнітивним здібностям, таким як сприйняття аудіо, аудіорозуміння та пам’ять. Незважаючи на останні досягнення великих аудіо-мовних моделей (LALMs) у розумінні мови та мультимодальному аудіо-резонуванні, нинішні парадигми оцінювання залишаються здебільшого орієнтованими на завдання або модальність, зосереджуючись на кінцевих результатах, водночас не враховуючи внутрішні аудіальні когнітивні поведінкові патерни. Це виявляє фундаментальну розбіжність між тим, як людське аудіально-когнітивне розуміння відображається, та тим, як воно оцінюється в LALMs, зокрема відсутність рамок, які операціоналізують когнітивні принципи за межами метрик на рівні завдань для систематичного зняття поведінки моделей. У цій роботі ми вводимо RAIL, гуманосторонню парадигму оцінювання, що ґрунтується на когнітивній рамі CHC (Cattell-Horn-Carroll). RAIL формалізує аудіальну когнітивність у п’ять основних здібностей і розвиває їх у структуровані завдання оцінювання, які перевіряють, як моделі обробляють, зберігають та інтегрують ауді інформацію. Ми далі конструюємо когнітивно обґрунтований бенчмарк із принциповим добором даних та протоколами оцінювання, орієнтованими на людину. Оцінюючи 26 передових LALMs, ми виявляємо, що сучасні моделі демонструють значно нерівномірні результати за різними когнітивними здібностями. RAIL встановлює нову парадигму оцінювання, що виходить за межі завдання-центричного бенчмарку та переходить до когнітивно обґрунтованої оцінки аудіоінтелекту.
HI-FI News
через штучний інтелект https://ift.tt/EtGuxQV
11 червня 2026 року об 05:10 ранку
June 11, 2026 at 05:10AM
Залишити відповідь
Щоб відправити коментар вам необхідно авторизуватись.