Wav2vec2 Xls R 300m Arabic

🚀 XLS - R - 300M - アラビア語

このモデルは、MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - ARデータセットで[facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m](https://huggingface.co/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: 0.4502
• 単語誤り率 (Wer): 0.4783

🚀 クイックスタート

このモデルは、自動音声認識タスクに使用できます。MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - ARデータセットで訓練されています。

📦 インストール

インストールに関する具体的なコマンドが元文書に記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

使用例に関するコードが元文書に記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

モデルの概要

詳細情報は必要です。

想定される用途と制限

詳細情報は必要です。

訓練と評価データ

詳細情報は必要です。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に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
• 訓練バッチサイズ (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 (gradient_accumulation_steps): 4
• 総訓練バッチサイズ (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 (lr_scheduler_warmup_steps): 2000
• エポック数 (num_epochs): 5.0
• 混合精度訓練 (mixed_precision_training): ネイティブAMP

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.16.0.dev0
• Pytorch 1.10.1+cu102
• Datasets 1.17.1.dev0
• Tokenizers 0.11.0

🔧 技術詳細

技術的な詳細説明が元文書に50文字以上記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 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。