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Pruning for Efficiency, Paying in Fairness: Demographic Disparities in Pruned Speech-LLMs
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers found that pruning speech-LLMs for efficiency disproportionately harms recognition accuracy for certain demographic groups, widening performance gaps.
- Warum es zählt
- Engineers deploying compressed speech models should care, especially when serving diverse user populations across different accents and languages.
- Achtung
- Aggregate word error rate metrics mask fairness problems. Disparities vary across datasets, requiring direct per-group measurement before deployment decisions.
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- llm
- encoder
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- phi
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