W2v Bert 2.0 Naijavoices Clearglobal Hausa 500hr V0

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該模型是基於facebook/w2v-bert-2.0在特定數據集上微調得到的版本。它在評估集上取得了不錯的效果，能夠有效提升語音識別等相關任務的性能。

🚀 快速開始

本模型是 facebook/w2v-bert-2.0 在 None 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（Loss）：0.1944
• 詞錯誤率（Wer）：0.0747
• 字符錯誤率（Cer）：0.0186

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：9e-05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：64
• 評估批次大小（eval_batch_size）：32
• 隨機種子（seed）：42
• 梯度累積步數（gradient_accumulation_steps）：2
• 總訓練批次大小（total_train_batch_size）：128
• 優化器（optimizer）：使用 adamw_torch，其中 betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08，無額外優化器參數
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器熱身比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.025
• 訓練輪數（num_epochs）：100.0
• 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：4.50.3
• Pytorch：2.6.0+cu124
• Datasets：3.5.0
• Tokenizers：0.21.1

📋 模型信息表格