Xtreme S Xlsr Mls Upd

🚀 xtreme_s_xlsr_mls_upd

本模型是 facebook/wav2vec2-xls-r-300m 在 GOOGLE/XTREME_S - MLS.PL 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：3.1489
• 字錯率（Wer）：1.0
• 字符錯誤率（Cer）：1.0

🚀 快速開始

本模型是在特定數據集上微調得到的語音相關模型，可用於語音識別等相關任務。

✨ 主要特性

• 基於預訓練模型 facebook/wav2vec2-xls-r-300m 進行微調，能更好地適配 GOOGLE/XTREME_S - MLS.PL 數據集。
• 在評估集上有明確的損失值、字錯率和字符錯誤率等指標表現。

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

🔧 技術細節

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）：0.0003
• 訓練批次大小（train_batch_size）：32
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 分佈式類型（distributed_type）：多 GPU
• 設備數量（num_devices）：2
• 總訓練批次大小（total_train_batch_size）：64
• 總評估批次大小（total_eval_batch_size）：16
• 優化器（optimizer）：Adam，β=(0.9, 0.999)，ε=1e - 08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器預熱步數（lr_scheduler_warmup_steps）：1
• 訓練輪數（num_epochs）：3.0
• 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 4.18.0.dev0
• Pytorch 1.10.2+cu113
• Datasets 1.18.4.dev0
• Tokenizers 0.11.6

📄 許可證

本模型使用 Apache-2.0 許可證。