mms-1b-audio_books_news-aze-lr_1e3

This model is a fine-tuned version of facebook/mms-1b-all on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.1311
• Wer: 0.1677
• Cer: 0.0284
• Wer Book: 0.1760
• Cer Book: 0.0320
• Wer News: 0.1285
• Cer News: 0.0182
• Wer Cv: 0.2358
• Cer Cv: 0.0426

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 0.001
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 16
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_steps: 500
• num_epochs: 10
• mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer	Cer	Wer Book	Cer Book	Wer News	Cer News	Wer Cv	Cer Cv
1.2998	0.25	554	0.1908	0.2444	0.0449	0.2476	0.0455	0.2352	0.0407	0.2576	0.0527
0.3167	0.5	1108	0.1716	0.2324	0.0405	0.2418	0.0432	0.2273	0.0358	0.2227	0.0450
0.3041	0.75	1662	0.1637	0.2316	0.0396	0.2611	0.0466	0.1976	0.0297	0.2402	0.0462
0.3003	1.0	2216	0.1683	0.2061	0.0378	0.2089	0.0401	0.1818	0.0292	0.2533	0.0515
0.2775	1.25	2770	0.1660	0.2228	0.0392	0.2360	0.0441	0.1897	0.0295	0.2664	0.0497
0.2802	1.5	3324	0.1619	0.2173	0.0386	0.2302	0.0413	0.1877	0.0308	0.2533	0.0497
0.2762	1.75	3878	0.1601	0.2109	0.0391	0.2263	0.0438	0.1818	0.0303	0.2402	0.0479
0.2778	2.0	4432	0.1567	0.2149	0.0379	0.2360	0.0446	0.1779	0.0270	0.2489	0.0473
0.2716	2.25	4986	0.1489	0.1933	0.0346	0.1934	0.0362	0.1798	0.0278	0.2227	0.0456
0.263	2.5	5540	0.1517	0.1957	0.0361	0.2186	0.0421	0.1640	0.0259	0.2140	0.0456
0.2668	2.75	6094	0.1520	0.1981	0.0366	0.2224	0.0432	0.1601	0.0262	0.2271	0.0450
0.264	3.0	6648	0.1577	0.2061	0.0365	0.2321	0.0429	0.1700	0.0251	0.2271	0.0473
0.2562	3.25	7202	0.1557	0.2061	0.0361	0.2302	0.0418	0.1640	0.0259	0.2445	0.0462
0.2555	3.5	7756	0.1525	0.1973	0.0356	0.2089	0.0401	0.1601	0.0256	0.2533	0.0473
0.2575	3.75	8310	0.1487	0.2037	0.0352	0.2147	0.0396	0.1719	0.0264	0.2489	0.0450
0.259	4.0	8864	0.1463	0.1909	0.0334	0.2050	0.0379	0.1601	0.0240	0.2271	0.0444
0.2477	4.25	9418	0.1474	0.1917	0.0335	0.2089	0.0390	0.1561	0.0234	0.2314	0.0438
0.2468	4.5	9972	0.1461	0.1869	0.0326	0.2031	0.0376	0.1502	0.0223	0.2314	0.0444
0.2499	4.75	10526	0.1504	0.1901	0.0340	0.2089	0.0387	0.1502	0.0234	0.2358	0.0467
0.2446	5.0	11080	0.1380	0.1845	0.0321	0.2031	0.0382	0.1443	0.0204	0.2314	0.0444
0.239	5.25	11634	0.1434	0.1837	0.0332	0.1973	0.0382	0.1462	0.0223	0.2358	0.0462
0.2394	5.5	12188	0.1438	0.1901	0.0330	0.2050	0.0373	0.1423	0.0212	0.2620	0.0491
0.2356	5.75	12742	0.1429	0.1909	0.0324	0.2166	0.0376	0.1403	0.0209	0.2445	0.0462
0.2395	6.0	13296	0.1414	0.1869	0.0312	0.2050	0.0365	0.1542	0.0206	0.2183	0.0426
0.2315	6.25	13850	0.1378	0.1869	0.0314	0.2012	0.0368	0.1542	0.0215	0.2271	0.0414
0.2254	6.5	14404	0.1402	0.1829	0.0320	0.1973	0.0368	0.1462	0.0206	0.2314	0.0462
0.2311	6.75	14958	0.1388	0.1829	0.0307	0.1896	0.0342	0.1502	0.0215	0.2402	0.0432
0.2341	7.0	15512	0.1362	0.1781	0.0312	0.1896	0.0356	0.1462	0.0220	0.2227	0.0414
0.2297	7.25	16066	0.1373	0.1821	0.0311	0.2031	0.0354	0.1383	0.0206	0.2314	0.0444
0.2201	7.5	16620	0.1371	0.1781	0.0299	0.1876	0.0340	0.1443	0.0198	0.2314	0.0432
0.2196	7.75	17174	0.1358	0.1821	0.0314	0.1915	0.0351	0.1482	0.0215	0.2358	0.0450
0.2283	8.0	17728	0.1343	0.1701	0.0290	0.1818	0.0323	0.1383	0.0201	0.2140	0.0414
0.22	8.25	18282	0.1309	0.1709	0.0288	0.1741	0.0312	0.1423	0.0201	0.2271	0.0426
0.2189	8.5	18836	0.1323	0.1773	0.0308	0.1838	0.0342	0.1462	0.0209	0.2314	0.0450
0.216	8.75	19390	0.1306	0.1693	0.0288	0.1838	0.0331	0.1245	0.0176	0.2358	0.0438
0.223	9.0	19944	0.1331	0.1669	0.0284	0.1760	0.0320	0.1304	0.0184	0.2271	0.0420
0.2123	9.25	20498	0.1324	0.1701	0.0288	0.1779	0.0317	0.1324	0.0187	0.2358	0.0444
0.2168	9.5	21052	0.1322	0.1685	0.0287	0.1741	0.0320	0.1344	0.0190	0.2314	0.0426
0.2159	9.75	21606	0.1310	0.1653	0.0281	0.1760	0.0320	0.1245	0.0176	0.2314	0.0426
0.2085	10.0	22160	0.1311	0.1677	0.0284	0.1760	0.0320	0.1285	0.0182	0.2358	0.0426

Framework versions

• Transformers 4.40.0.dev0
• Pytorch 2.2.1+cu121
• Datasets 2.18.0
• Tokenizers 0.15.2