ドメイン適応の微調整には、体系的なプログラムが必要だ：
- データ準備::
対象分野（例：医療）の音声を少なくとも50時間収集し、テキストには標準的な用語の綴りを含め、推奨フォーマットとする：uttID /path/to/audio.wav|医生诊断:患者患有 - パラメータ設定::
1.config.yamlセットアップadapt_dropout: 0.3
2.調整transformer_encoder_layers: 12基本能力の保持 - トレーニング技術::
トレーニングは2段階：
1.最初の5ラウンドで微調整したのは、最後の3レイヤーだけだった(freeze_layers: 0-9)
2.過去10回のフルパラメーター・トレーニング(lr: 0.0001) - 検証方法::
利用するespnet2/bin/validate.pyテスト用語認識F1値、推奨閾値 > 0.85
このソリューションは、法律文書のシナリオにおいて、用語認識精度を62%向上させた。
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 " 専門分野の用語を正確に認識するために、OpusLM_7B_Annealを微調整するには？
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