Wav2vec2 Xls R 1b Korean

🚀 Wav2Vec2 XLS - R 1B 韓国語版

このモデルは、自動音声認識タスクに特化したモデルです。KRESNIK/ZEROTH_KOREAN - CLEANデータセットで微調整され、評価セットで良好な結果を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-1b をKRESNIK/ZEROTH_KOREAN - CLEANデータセットで微調整したものです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.0639
• 単語誤り率 (Wer): 0.0449

✨ 主な機能

• 韓国語の自動音声認識に特化した微調整済みモデルです。
• 評価セットで一定の精度を達成しています。

📚 ドキュメント

モデルの概要

このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-1b をKRESNIK/ZEROTH_KOREAN - CLEANデータセットで微調整したものです。

想定される用途と制限

詳細な情報はありません。

学習と評価データ

詳細な情報はありません。

🔧 技術詳細

学習ハイパーパラメータ

学習時には以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率 (learning_rate): 7.5e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 8
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• シード (seed): 42
• 勾配累積ステップ数 (gradient_accumulation_steps): 4
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 32
• 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): 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): 2000
• エポック数 (num_epochs): 50.0
• 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 4.17.0.dev0
• Pytorch 1.10.2+cu102
• Datasets 1.18.3.dev0
• Tokenizers 0.11.0

📄 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。