Wav2vec2 Large Xls R 300m As V9

🚀 wav2vec2-large-xls-r-300m-as-v9

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: 1.1679
• 単語誤り率 (Wer): 0.5761

🚀 クイックスタート

評価コマンド

1. mozilla-foundation/common_voice_8_0のテスト分割で評価する場合

python eval.py --model_id DrishtiSharma/wav2vec2-large-xls-r-300m-as-v9 --dataset mozilla-foundation/common_voice_8_0 --config as --split test --log_outputs

2. speech-recognition-community-v2/dev_dataで評価する場合 アッサム語 (as) はspeech-recognition-community-v2/dev_dataで利用できません。

✨ 主な機能

このモデルは自動音声認識 (Automatic Speech Recognition) タスクに特化しており、特定のデータセットでの評価結果が提供されています。

🔧 技術詳細

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): 0.000111
• 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 (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): 300
• エポック数 (num_epochs): 200
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): Native AMP

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers: 4.16.1
• Pytorch: 1.10.0+cu111
• Datasets: 1.18.2
• 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。

📦 その他の情報