Project NLP

🚀 Project_NLP

本模型是在None數據集上對facebook/wav2vec2-base進行微調後的版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值（Loss）：0.5324
• 字錯率（Wer）：0.3355

📦 安裝指南

原文檔未提及安裝步驟，此部分跳過。

💻 使用示例

原文檔未提供代碼示例，此部分跳過。

📚 詳細文檔

模型描述

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預期用途與限制

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訓練和評估數據

需要更多信息。

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：0.0001
• 訓練批次大小（train_batch_size）：8
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，其中betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e - 08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器熱身步數（lr_scheduler_warmup_steps）：1000
• 訓練輪數（num_epochs）：30
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.17.0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.12.1

🔧 技術細節

原文檔未提供具體的技術實現細節（少於50字），此部分跳過。

📄 許可證

本項目採用Apache 2.0許可證。