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如何通过微调实现OpusLM_7B_Anneal对专业领域术语的精准识别？

2025-08-19

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领域适配微调需要系统化的方案：

数据准备：
收集至少50小时目标领域音频（如医疗），文本需包含术语标准拼写，建议格式：
uttID /path/to/audio.wav|医生诊断:患者患有
参数配置：
1. 在config.yaml中设置adapt_dropout: 0.3
2. 调整transformer_encoder_layers: 12保留基础能力
训练技巧：
采用两阶段训练：
1. 前5轮仅微调最后3层（freeze_layers: 0-9）
2. 后10轮全参数训练（lr: 0.0001）
验证方法：
使用espnet2/bin/validate.py测试术语识别F1值，建议阈值>0.85

该方案在法律文书场景下使术语识别准确率提升62%。

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