OpusLM_7B_Anneal を特定のシナリオに最適化するには、モデルの微調整が必要で、これには Kaldi データカタログの構造に準拠したラベル付きデータセット（音声セグ メントとそれに対応するテキスト）を準備する必要があります。微調整は、config.yaml ファイルを修正して学習率やバッチサイズなどのハイパーパラメータを設定し、espnet2/bin/train.py を呼び出して学習を開始することで行う。完成したモデルは、run.shスクリプトを介してHugging Faceプラットフォームにアップロードして共有することができます。この機能により、モデルを独自のドメイン用語（医療、法律など）や方言認識に適応させることができますが、微調整にはGPUの追加計算リソースとデータクリーニング作業が必要であり、そうでなければ性能低下につながる可能性があることに注意してください。
この答えは記事から得たものである。OpusLM_7B_Anneal：音声認識と合成のための効率的な統一モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " モデルの微調整にはKaldiスタイルのラベル付きデータセットとパラメータ設定が必要
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