他の最新の編集手法(Drop And REscale、Soft Merging of Experts)を適用した場合、どのような性能向上が期待できるか。
最新の編集手法であるDrop And REscaleやSoft Merging of ExpertsをSequential Model Editingに適用することで、さらなる性能向上が期待できます。Drop And REscaleは、モデルのパラメータを動的に調整することで、重要な情報を保持しつつ不要な情報を削除する手法です。このアプローチを用いることで、モデルの効率性が向上し、Catastrophic Forgettingのリスクをさらに低減できる可能性があります。一方、Soft Merging of Expertsは、異なる専門家モデルを柔軟に統合することで、特定のタスクに対する適応性を高める手法です。この手法を導入することで、異なるアクセントやドメインに対するASRモデルの性能が向上し、より多様なデータに対する一般化能力が強化されるでしょう。これらの手法を組み合わせることで、Sequential Model Editingの効果を最大化し、ASRシステムの全体的なパフォーマンスを向上させることが期待されます。