剪枝提效却牺牲公平：剪枝语音 LLM 中的群体差异
Pruning for Efficiency, Paying in Fairness: Demographic Disparities in Pruned Speech-LLMs
AI 导读
研究发现音频编码器剪枝对 SLAM-ASR 不同人群的影响并不均等，最佳与最差表现群体之间的差距随剪枝成倍扩大。在 Fair-Speech 和 Common Voice 上，这种差异出现在全部三种编码器规模中，但只有最大模型最初能用总体 WER 掩盖它；LoRA 适配虽改善所有群体的 WER，却让原本表现好的群体获益更多。在 Common Voice 英语、丹麦语和荷兰语上，口音差距持续存在但未明显扩大，说明剪枝的公平性影响因数据集而异，部署时应纳入分组 WER 并以最差群体错误率为明确标准。