Wav2vec2 Large Xls R 300m Turkish Colab

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このモデルは、common_voiceデータセットで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。評価セットで以下の結果を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のタスクに対して最適化されたバージョンです。以下に評価セットでの結果を示します。

• 損失: 33.1265
• 単語誤り率 (Wer): 1.0

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

トレーニングと評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング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
• トレーニングバッチサイズ (train_batch_size): 8
• 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
• 総トレーニングバッチサイズ (total_train_batch_size): 16
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): 線形 (linear)
• 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): 5
• エポック数 (num_epochs): 5
• 混合精度トレーニング (mixed_precision_training): Native AMP

トレーニング結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• 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。