Найти в Дзене
10,2 тыс подписчиков

Fine-tuning MMS Adapter Models for Multi-Lingual ASR


MMS' Adapter training is both more memory efficient, more robust and yields better performance for low-resource languages.

Пример с кодом по настройке адаптера, при котором достигается поразительно низкий уровень ошибок в словах всего за 10-20 минут файнтюнинга.

Обучение адаптера MMS является более экономичным, более надежным и обеспечивает высокую производительность.

🤗 Post: https://huggingface.co/blog/mms_adapters

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Fine_Tune_MMS_on_Common_Voice.ipynb

🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/mms/asr

⭐️ Demo: https://huggingface.co/spaces/facebook/MMS

📕 Paper: https://huggingface.co/papers/2305.13516

ai_machinelearning_big_data
Fine-tuning MMS Adapter Models for Multi-Lingual ASR MMS' Adapter training is both more memory efficient, more robust and yields better performance for low-resource languages.
Около минуты