A otimização do OpusLM_7B_Anneal para um cenário específico exige o ajuste fino do modelo, o que requer a preparação de um conjunto de dados rotulado (com segmentos de fala e texto correspondente) que esteja em conformidade com a estrutura do catálogo de dados Kaldi. O processo de ajuste fino é realizado modificando o arquivo config.yaml para configurar hiperparâmetros, como taxa de aprendizado, tamanho do lote etc., e chamando espnet2/bin/train.py para iniciar o treinamento. O modelo concluído pode ser carregado na plataforma Hugging Face para compartilhamento por meio do script run.sh. Esse recurso permite que o modelo seja adaptado a termos de domínio proprietário (por exemplo, médico, jurídico) ou reconhecimento de dialeto, mas observe que o ajuste fino requer recursos computacionais adicionais de GPU e esforços de limpeza de dados, o que pode levar à degradação do desempenho.
Essa resposta foi extraída do artigoOpusLM_7B_Anneal: um modelo unificado eficiente para reconhecimento e síntese de falaO
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch