Wav2vec2 Xls R 300m Turkish Tr Small

🚀 wav2vec2-xls-r-300m-Turkish-Tr-small

このモデルは、common_voiceデータセット上でfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.4375
• 単語誤り率（Wer）: 0.5050

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声認識タスクに使用できます。common_voiceデータセットを用いてファインチューニングされており、特定の言語に対する音声認識性能を向上させることができます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルに関する詳細情報は、今後のアップデートで提供される予定です。

想定される用途と制限

想定される用途と制限に関する詳細情報は、今後のアップデートで提供される予定です。

学習と評価データ

学習と評価に使用されたデータに関する詳細情報は、今後のアップデートで提供される予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率（learning_rate）: 0.0003
• 学習バッチサイズ（train_batch_size）: 16
• 評価バッチサイズ（eval_batch_size）: 8
• 乱数シード（seed）: 42
• 勾配累積ステップ数（gradient_accumulation_steps）: 2
• 総学習バッチサイズ（total_train_batch_size）: 32
• オプティマイザ（optimizer）: Adam（ベータ=(0.9, 0.999)、イプシロン=1e-08）
• 学習率スケジューラの種類（lr_scheduler_type）: 線形
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ数（lr_scheduler_warmup_steps）: 500
• エポック数（num_epochs）: 30
• 混合精度学習（mixed_precision_training）: Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.14.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。