Die Optimierung von OpusLM_7B_Anneal für ein bestimmtes Szenario erfordert eine Feinabstimmung des Modells, was die Vorbereitung eines gelabelten Datensatzes (mit Sprachsegmenten und entsprechendem Text) erfordert, der der Struktur des Kaldi-Datenkatalogs entspricht. Die Feinabstimmung erfolgt durch Modifizierung der Datei config.yaml, um Hyperparameter wie Lernrate, Stapelgröße usw. zu konfigurieren, und durch Aufruf von espnet2/bin/train.py, um das Training zu starten. Das fertige Modell kann über das run.sh-Skript auf die Hugging-Face-Plattform hochgeladen und gemeinsam genutzt werden. Diese Funktion ermöglicht die Anpassung des Modells an firmeneigene Domänenbegriffe (z. B. Medizin, Recht) oder Dialekterkennung. Beachten Sie jedoch, dass die Feinabstimmung zusätzliche GPU-Rechenressourcen und Datenbereinigungsbemühungen erfordert, was andernfalls zu Leistungseinbußen führen kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpusLM_7B_Anneal: ein effizientes einheitliches Modell für Spracherkennung und -syntheseDie
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