Merge branch 'main' of https://huggingface.co/thomas0104/whisper-large-v2-nan-tw-only-char
Browse files- README.md +12 -11
- __pycache__/ryNormText.cpython-38.pyc +0 -0
- all_results.json +11 -11
- eval_results.json +7 -7
- ji_char&rome.py +37 -0
- pred.txt +1 -1
- pytorch_model.bin +1 -1
- runs/May27_16-29-08_DESKTOP-EVSD799/1685176171.0099354/events.out.tfevents.1685176171.DESKTOP-EVSD799.21519.1 +3 -0
- runs/May27_16-29-08_DESKTOP-EVSD799/events.out.tfevents.1685176170.DESKTOP-EVSD799.21519.0 +3 -0
- runs/May27_16-29-08_DESKTOP-EVSD799/events.out.tfevents.1685181957.DESKTOP-EVSD799.21519.2 +3 -0
- train_results.json +5 -5
- trainer_state.json +1255 -21
- training_args.bin +2 -2
README.md
CHANGED
@@ -24,22 +24,19 @@ model-index:
|
|
24 |
metrics:
|
25 |
- name: Wer
|
26 |
type: wer
|
27 |
-
value:
|
28 |
-
- name: Cer
|
29 |
-
type: cer
|
30 |
-
value: 48.17386054935105
|
31 |
---
|
32 |
|
33 |
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
|
34 |
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
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35 |
|
36 |
-
# Whisper large-v2 nan-tw
|
37 |
|
38 |
This model is a fine-tuned version of [openai/whisper-large-v2](https://huggingface.co/openai/whisper-large-v2) on the mozilla-foundation/common_voice_11_0 nan-tw dataset.
|
39 |
It achieves the following results on the evaluation set:
|
40 |
-
- Loss:
|
41 |
-
- Wer:
|
42 |
-
- Cer:
|
43 |
|
44 |
## Model description
|
45 |
|
@@ -64,15 +61,19 @@ The following hyperparameters were used during training:
|
|
64 |
- seed: 42
|
65 |
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
|
66 |
- lr_scheduler_type: linear
|
67 |
-
- lr_scheduler_warmup_steps:
|
68 |
-
- training_steps:
|
69 |
- mixed_precision_training: Native AMP
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70 |
|
71 |
### Training results
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72 |
|
73 |
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Wer | Cer |
|
74 |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------:|:-------:|
|
75 |
-
| 0.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
76 |
|
77 |
|
78 |
### Framework versions
|
|
|
24 |
metrics:
|
25 |
- name: Wer
|
26 |
type: wer
|
27 |
+
value: 45.37404580152672
|
|
|
|
|
|
|
28 |
---
|
29 |
|
30 |
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
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31 |
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
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32 |
|
33 |
+
# Whisper large-v2 nan-tw only char
|
34 |
|
35 |
This model is a fine-tuned version of [openai/whisper-large-v2](https://huggingface.co/openai/whisper-large-v2) on the mozilla-foundation/common_voice_11_0 nan-tw dataset.
|
36 |
It achieves the following results on the evaluation set:
|
37 |
+
- Loss: 1.0351
|
38 |
+
- Wer: 45.3740
|
39 |
+
- Cer: 45.4573
|
40 |
|
41 |
## Model description
|
42 |
|
|
|
61 |
- seed: 42
|
62 |
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
|
63 |
- lr_scheduler_type: linear
|
64 |
+
- lr_scheduler_warmup_steps: 500
|
65 |
+
- training_steps: 5000
|
66 |
- mixed_precision_training: Native AMP
|
67 |
|
68 |
### Training results
|
69 |
|
70 |
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Wer | Cer |
|
71 |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------:|:-------:|
|
72 |
+
| 0.6011 | 1.04 | 1000 | 1.1100 | 55.0229 | 55.2068 |
|
73 |
+
| 0.1773 | 2.08 | 2000 | 1.2055 | 58.6565 | 58.7685 |
|
74 |
+
| 0.015 | 3.13 | 3000 | 1.0932 | 48.6412 | 48.8077 |
|
75 |
+
| 0.0131 | 5.01 | 4000 | 1.0531 | 45.7099 | 45.8497 |
|
76 |
+
| 0.0001 | 6.05 | 5000 | 1.0351 | 45.3740 | 45.4573 |
|
77 |
|
78 |
|
79 |
### Framework versions
|
__pycache__/ryNormText.cpython-38.pyc
ADDED
Binary file (1.83 kB). View file
|
|
all_results.json
CHANGED
@@ -1,13 +1,13 @@
|
|
1 |
{
|
2 |
-
"epoch":
|
3 |
-
"eval_cer":
|
4 |
-
"eval_loss":
|
5 |
-
"eval_runtime":
|
6 |
-
"eval_samples_per_second":
|
7 |
-
"eval_steps_per_second": 1.
|
8 |
-
"eval_wer":
|
9 |
-
"train_loss": 0.
|
10 |
-
"train_runtime":
|
11 |
-
"train_samples_per_second": 1.
|
12 |
-
"train_steps_per_second": 0.
|
13 |
}
|
|
|
1 |
{
|
2 |
+
"epoch": 6.05,
|
3 |
+
"eval_cer": 45.45728946574102,
|
4 |
+
"eval_loss": 1.0350826978683472,
|
5 |
+
"eval_runtime": 307.7402,
|
6 |
+
"eval_samples_per_second": 3.204,
|
7 |
+
"eval_steps_per_second": 1.602,
|
8 |
+
"eval_wer": 45.37404580152672,
|
9 |
+
"train_loss": 0.3433635727233719,
|
10 |
+
"train_runtime": 5460.4494,
|
11 |
+
"train_samples_per_second": 1.831,
|
12 |
+
"train_steps_per_second": 0.916
|
13 |
}
|
eval_results.json
CHANGED
@@ -1,9 +1,9 @@
|
|
1 |
{
|
2 |
-
"epoch":
|
3 |
-
"eval_cer":
|
4 |
-
"eval_loss":
|
5 |
-
"eval_runtime":
|
6 |
-
"eval_samples_per_second":
|
7 |
-
"eval_steps_per_second": 1.
|
8 |
-
"eval_wer":
|
9 |
}
|
|
|
1 |
{
|
2 |
+
"epoch": 6.05,
|
3 |
+
"eval_cer": 45.45728946574102,
|
4 |
+
"eval_loss": 1.0350826978683472,
|
5 |
+
"eval_runtime": 307.7402,
|
6 |
+
"eval_samples_per_second": 3.204,
|
7 |
+
"eval_steps_per_second": 1.602,
|
8 |
+
"eval_wer": 45.37404580152672
|
9 |
}
|
ji_char&rome.py
ADDED
@@ -0,0 +1,37 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
import re
|
2 |
+
import jiwer
|
3 |
+
p = open('label.txt',encoding="utf-8")
|
4 |
+
label = p.readline().split('=')[1]
|
5 |
+
label = eval(label)
|
6 |
+
label_ch = []
|
7 |
+
label_rm = []
|
8 |
+
|
9 |
+
for i in range(len(label)):
|
10 |
+
q = re.search('[^A-z]+\s+', str(label[i])).span()
|
11 |
+
label_ch.append(label[i][:q[1]])
|
12 |
+
label_rm.append(label[i][q[1]:])
|
13 |
+
|
14 |
+
|
15 |
+
p = open('pred.txt','r',encoding="utf-8")
|
16 |
+
|
17 |
+
pred = p.readline().split('=')[1]
|
18 |
+
pred = eval(pred)
|
19 |
+
pred_ch = []
|
20 |
+
pred_rm = []
|
21 |
+
|
22 |
+
for i in range(len(pred)):
|
23 |
+
q = re.search('[^A-z]+\s+', str(pred[i])).span()
|
24 |
+
pred_ch.append(pred[i][:q[1]])
|
25 |
+
pred_rm.append(pred[i][q[1]:])
|
26 |
+
|
27 |
+
|
28 |
+
for i in range(len(label_rm)):
|
29 |
+
if len(label_rm[i]) == 0:
|
30 |
+
print(i)
|
31 |
+
label_rm[i] = 'a'
|
32 |
+
|
33 |
+
wer_ch = jiwer.wer(label_ch, pred_ch)
|
34 |
+
print(f'{wer_ch=}')
|
35 |
+
|
36 |
+
wer_rm = jiwer.wer(label_rm, pred_rm)
|
37 |
+
print(f'{wer_rm=}')
|
pred.txt
CHANGED
@@ -1 +1 @@
|
|
1 |
-
pred_str=['心 理 性 別 ', '火 燒 跤 村 ', '草 屬 ', '十 三 項 ', '水 里 鄉 ', '這 代 有 一 個 大 商 場 ', '聯 合 國 ', '菜 頭 人 仔 ', '若 洲 ', '肉 羹 ', '新 興 區 ', '太 古 幣 ', '麵 冬 ', '喙 仔 ', '洗 蚵 飯 ', '新 粹 ', '燒 包 仔 ', '空 頭 ', '黃 坤 ', '落 水 溪 出 代 誌 ', '粗 細 ', '愛 害 ', '九 年 一 貫 ', '精 靈 ', '三 寶 ', '速 速 ', '蔗 菜 咧 擲 ', '眼 目 袂 消 看 關 係 ', '鎮 烏 ', '兩 个 人 已 经 講 和 矣 ', '濁 水 ', '細 空 喙 ', '掠 著 筋 頭 ', '復 興 館 ', '戒 律 ', '草 人 坑 ', '祝 你 生 理 快 樂 ', '坑 潭 ', '出 水 ', '皮 皮 串 ', '囝 仔 羹 ', '菝 露 ', '臺 灣 人 ', '落 南 ', '原 理 坑 ', '坑 仔 內 ', '起 冊 到 地 ', '戶 錢 ', '紅 糖 ', '青 大 湖 ', '柴 柴 橋 ', '柴 球 ', '大 胃 王 子 ', '大 橂 埕 ', '頭 類 ', '桑 餅 ', '喙 暗 籠 ', '龍 門 ', '時 局 ', '熟 士 ', '線 尾 ', '無 話 講 家 老 ', '下 暗 磅 ', '一 人 ', '一 定 看 袂 著 ', '看 一 下 影 生 一 下 囝 ', '倒 勢 ', '直 行 ', '鬼 進 壽 仙 ', '肚 肚 ', '變 天 ', '一 工 到 鴨 ', '粉 盤 ', '有 幾 項 菜 ', '岩 埔 ', '鑼 角 區 ', '過 路 山 ', '戇 買 戇 人 行 ', '粗 食 ', '這 咧 外 濟 錢 ', '斜 仔 ', '看 甲 清 清 粗 粗 ', '妄 生 ', '發 聲 ', '白 囡 仔 ', '心 火 動 火 ', '番 鼎 仔 ', '流 窟 窟 ', '大 溪 火 ', '名 聲 真 頭 ', '閃 烘 肉 ', '骨 ', '龜 大 ', '水 溪 皮 仔 ', '夯 月 糕 ', '翹 無 三 文 門 著 想 欲 做 塗 公 ', '尪 姨 仔 ', '臺 北 橋 ', '雲 林 縣 ', '臺 中 港 ', '水 里 ', '臺 南 市 ', '七 度 ', '做 公 竹 ', '臺 川 鄉 ', '燒 肉 肉 ', '筊 ', '漢 草 真 好 ', '殘 影 ', '按 呢 生 ', '海 外 ', '無 味 可 拄 著 潤 骨 ', '奇 鄉 小 細 ', '復 ', '頭 尾 ', '牛 頓 市 場 ', '政 商 ', '吐 著 咧 ', '動 物 性 格 質 ', '實 問 精 ', '悠 悠 殼 ', '鑼 鑼 霧 小 睏 ', '乞 頭 鄉 ', '聖 義 臺 安 路 口 ', '三 三 八 八 ', '你 話 毋 通 予 白 講 ', '白 寮 鄉 ', '你 莫 著 中 午 肚 臍 ', '新 安 路 ', '金 錢 毋 是 萬 能 的 ', '飛 苓 雅 菜 ', '富 寮 里 ', '你 是 誰 ', '番 烏 ', '神 經 ', '合 同 ', '挺 挺 ', '販 賣 殼 ', '天 氣 冷 啦 你 就 愛 街 踏 一 件 衫 ', '我 到 底 看 著 啥 物 ', '手 環 ', '古 不 日 三 彰 ', '廳 價 ', '透 睛 仔 ', '傲 求 術 ', '隔 音 壁 ', '拍 桶 頭 ', '揮 火 滿 天 篷 結 智 者 行 人 ', '東 北 貴 方 ', '武 情 機 ', '做 牛 無 小 力 ', '景 空 白 虹 ', '這 妖 仔 摸 落 去 真 緊 張 的 體 育 仔 ', '毛 髏 仔 ', '割 喙 血 ', '陽 明 山 ', '加 鼻 灌 ', '囡 仔 食 ', '佇 對 路 症 一 點 情 ', '伊 歸 心 美 虎 大 學 ', '東 湖 國 中 ', '中 原 公 園 ', '半 路 店 ', '冰 冷 坑 ', '東 石 鄉 ', '餅 酥 的 ', '無 中 生 化 ', '馬 藏 角 ', '演 藝 伎 ', '厝 邊 頭 背 ', '波 灣 粿 ', '仁 愛 烘 酒 路 口 ', '千 頁 ', '七 夕 肚 ', '大 極 大 理 ', '烘 仔 頭 鏡 ', '飼 ', '咱 做 代 誌 的 時 尊 ', '包 水 餃 ', '海 鳥 毋 知 飛 海 柴 破 袂 開 ', '溫 宗 中 ', '健 康 中 生 ', '印 度 尼 西 亞 ', '生 理 族 ', '獅 仔 頭 ', '大 肚 路 ', '市 仔 ', '落 野 區 ', '學 姐 ', '放 人 山 ', '虎 尾 直 ', '下 腹 肚 ', '興 村 鎮 ', '燒 火 球 ', '化 極 ', '我 三 攏 穿 上 大 領 ', '溜 下 來 ', '半 條 命 ', '生 活 習 慣 ', '電 影 機 ', '菜 脯 蛋 ', '塗 塗 塗 ', '鐵 甲 牛 ', '風 火 頭 ', '現 流 仔 ', '培 了 工 ', '空 港 ', '較 大 ', '公 政 橋 ', '巴 結 ', '古 汁 ', '有 拜 無 積 穏 ', '這 時 ', '直 白 ', '下 災 ', '較 早 睏 ', '寮 寮 臺 巡 ', '公 司 ', '懸 枯 緊 緊 ', '坑 仔 ', '林 線 香 菇 ', '山 羊 ', '大 頭 九 寶 ', '塗 辦 人 道 ', '對 ', '內 沿 ', '阮 會 香 櫞 ', '地 目 ', '真 有 喙 水 ', '模 特 師 ', '相 相 認 你 就 是 林 朋 友 ', '青 山 溫 ', '鶴 曲 蘭 ', '金 冬 ', '變 啦 ', '單 欲 節 ', '狗 尾 金 ', '牛 坑 ', '過 冬 跤 ', '頭 辦 坑 坑 ', '無 聽 著 ', '礦 機 仔 ', '厝 影 ', '江 州 ', '青 天 街 ', '東 方 ', '問 題 ', '桃 源 聖 別 ', '故 厝 ', '妖 嬌 ', '復 國 小 ', '點 磕 ', '光 臺 ', '目 虛 股 仔 ', '立 斗 ', '永 環 ', '你 是 我 我 ', '達 著 歹 隊 步 ', '僥 候 ', '骨 髏 公 的 無 船 上 ', '加 辣 片 ', '如 來 如 嚴 重 ', '一 個 一 個 ', '陳 公 大 橋 ', '上 大 大 師 所 ', '蒜 仔 虯 公 ', '骨 銅 跤 ', '復 興 戶 ', '講 啥 芋 仔 漢 字 ', '毋 行 ', '親 密 閨 讀 著 童 ', '你 使 毋 知 哉 臭 ', '斗 南 ', '狗 睏 鼠 無 趖 ', '水 粿 仔 ', '門 狀 ', '五 手 空 ', '心 無 目 無 厄 ', '敢 食 氣 溜 ', '阿 婆 婆 ', '機 動 戰 士 ', '電 動 ', '起 直 行 ', '跤 先 股 ', '所 羅 門 群 島 ', '彰 界 ', '我 愛 大 股 ', '高 頂 ', '甜 鹹 ', '上 界 ', '是 小 ', '落 億 不 折 ', '跤 倉 門 ', '猴 仔 疊 豬 仔 ', '風 神 尪 仔 ', '山 ', '生 甲 袂 蠻 ', '九 月 趖 ', '橫 刀 仔 ', '中 央 大 學 ', '石 門 水 庫 ', '亂 史 上 ', '百 貨 店 ', '酸 素 肝 ', '甲 界 ', '洗 衫 飯 ', '天 臺 ', '數 位 拍 ', '後 褲 ', '鈍 刺 火 ', '頭 走 位 ', '夭 壽 貴 ', '好 所 在 ', '兩 市 ', '鐵 理 ', '現 辦 ', '九 點 位 ', '伊 生 做 這 麼 臭 老 ', '摩 星 仔 石 鉎 ', '一 甘 甘 仔 ', '龍 公 ', '隔 十 五 件 ', '提 著 ', '心 心 酒 店 ', '過 時 抵 時 ', '較 平 咧 ', '桃 生 大 罐 ', '戮 區 杯 仔 ', '行 佇 這 袂 著 愛 工 薪 ', '隔 花 仔 ', '抹 衫 面 仔 ', '雨 傘 鵰 ', '石 板 ', '虎 魚 ', '落 雨 了 塗 跤 鼻 公 擔 落 落 ', '較 倉 ', '家 人 市 ', '你 欲 行 對 度 位 去 ', '敦 化 和 平 路 口 ', '公 仔 喙 ', '阮 囝 今 年 二 十 出 頭 矣 ', '新 港 域 ', '愛 袂 叫 母 ', '一 分 ', '問 問 仔 戶 ', '元 安 ', '牛 丼 ', '袂 看 得 ', '立 公 立 直 ', '牛 山 肚 ', '過 度 ', '十 做 水 ', '麥 仔 跤 ', '包 大 ', '原 地 ', '三 重 三 重 ', '林 口 ', '必 定 ', '初 度 ', '揣 轉 來 ', '機 中 站 ', '樹 仔 代 ', '心 股 ', '小 大 ', '頂 底 寮 ', '佇 人 ', '你 甲 包 仔 提 起 哈 少 一 下 ', '病 風 景 病 風 君 ', '頂 公 館 ', '線 仙 ', '演 技 界 ', '花 粉 ', '毋 情 毋 怨 ', '較 緊 ', '有 也 好 無 也 好 ', '草 生 ', '講 喙 仔 龍 ', '怪 奇 果 ', '國 土 家 房 ', '新 羅 ', '貴 妻 ', '豆 豆 仔 ', '拍 寶 ', '物 件 若 予 伊 提 過 手 ', '電 腦 霓 ', '意 界 ', '刺 尾 風 ', '烏 內 ', '提 灶 ', '無 搭 無 散 ', '我 欲 遵 佇 落 山 ', '倒 擁 ', '聽 無 ', '彼 个 頭 家 娘 對 人 客 食 好 咧 ', '大 細 練 ', '無 葉 ', '無 二 五 你 的 出 國 讀 冊 ', '石 烘 ', '嘉 義 ', '後 寮 ', '我 攏 有 看 著 ', '鏡 仁 路 ', '歹 天 ', '三 跤 步 一 坎 點 ', '臘 肉 ', '句 裡 作 ', '下 午 中 生 ', '林 棍 ', '無 直 結 ', '公 文 ', '十 喙 九 跤 倉 ', '頭 仔 片 ', '掠 錢 ', '無 空 鳥 ', '蚵 仔 湯 仔 ', '隔 屎 面 ', '白 對 銅 ', '膨 一 枝 ', '無 一 步 ', '老 口 講 出 來 ', '斗 頂 ', '膨 底 做 甲 流 懸 膨 跤 成 甲 流 懸 ', '烏 豆 汁 ', '拍 屎 辦 ', '桶 邊 ', '焦 巴 ', '簡 訊 ', '一 下 才 一 下 ', '筋 的 酸 ', '洋 仔 話 ', '拍 數 ', '直 落 挖 ', '總 舖 ', '三 里 無 見 久 留 留 ', '學 官 ', '手 心 動 ', '電 子 ', '暗 空 ', '散 食 ', '速 加 車 ', '妖 意 ', '燒 雞 龜 ', '釣 鉤 ', '寮 溝 ', '暗 頭 仔 ', '濟 囝 濟 白 白 濟 媳 婦 濟 體 育 ', '溝 球 ', '無 睹 好 ', '戳 頭 鵰 ', '金 環 實 力 ', '觀 音 大 師 ', '臺 準 ', '欲 按 嘛 ', '後 路 ', '結 尾 ', '一 萬 兩 仔 ', '提 款 片 ', '無 你 的 代 ', '天 公 祖 ', '篡 港 ', '麗 茶 ', '馬 鈴 薯 條 ', '做 塗 水 的 ', '林 青 味 ', '流 明 潭 ', '官 包 遊 ', '糖 醋 ', '二 戰 ', '拍 鐵 屎 ', '慢 一 跤 步 ', '提 皮 的 ', '下 禮 拜 ', '死 亡 之 鴨 ', '你 毋 通 囥 佇 身 外 內 ', '臭 菇 仔 ', '歎 一 空 食 三 冬 ', '我 欲 學 臺 語 ', '臺 ', '目 角 肚 ', '雨 水 暗 ', '貴 州 省 ', '敦 華 北 路 ', '你 看 起 來 是 才 拿 仔 水 ', '情 的 食 妄 妄 的 食 天 公 ', '轉 去 ', '那 不 是 ', '幾 個 ', '防 長 ', '港 墘 ', '二 寵 仔 ', '無 鐵 仔 ', '原 型 力 ', '麥 坑 ', '六 點 ', '市 中 ', '樹 母 苓 ', '魚 仔 羹 ', '廣 寮 區 ', '柑 花 噴 天 ', '大 好 逆 人 ', '行 政 院 ', '食 市 ', '九 底 厝 ', '寧 星 ', '月 光 ', '種 水 氣 ', '奇 幼 ', '天 公 市 ', '懸 ', '愛 大 理 ', '我 薑 尾 袂 負 矣 ', '天 方 ', '有 連 線 ', '衝 ', '中 國 話 ', '拔 香 對 拜 ', '四 跤 草 ', '挺 風 ', '觀 覽 ', '結 上 路 ', '彈 跳 ', '焦 工 算 ', '時 過 外 大 平 ', '有 這 款 的 代 誌 我 攏 毋 知 ', '磨 豆 仔 機 ', '國 聖 夜 ', '林 口 區 ', '菝 ', '苦 蒜 明 薯 ', '代 誌 圖 案 ', '半 生 半 疑 ', '點 甜 點 甜 土 坑 兄 味 事 ', '你 有 工 工 ', '仁 堂 無 洗 手 的 朋 友 ', '烏 日 ', '微 風 ', '水 旋 ', '懸 欠 ', '連 半 个 人 影 也 無 ', '調 褲 ', '塗 水 公 ', '無 沙 沙 ', '微 星 船 ', '欲 玩 矣 ', '韌 種 ', '頂 頭 目 睭 咧 念 字 ', '伊 有 誠 濟 內 筍 ', '工 仔 喙 國 小 ', '濁 國 速 公 ', '落 尾 ', '平 方 電 腦 ', '問 蠓 仔 烏 鑼 鼓 塗 麥 擔 ', '仁 君 水 ', '漁 人 副 按 一 下 位 ', '鹹 酥 雞 ', '天 然 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卵 糕 仔 ', '溼 管 ', '足 桌 ', '聖 誕 老 阿 公 ', '旗 鼎 白 毛 毛 ', '飯 煎 ', '南 官 ', '毋 認 是 ', '餘 姻 ', '包 山 包 海 ', '店 空 龜 ', '洗 三 頓 ', '哈 勁 電 商 ', '開 喙 罨 粒 粒 草 ', '踏 水 去 ', '老 舊 宗 ', '塑 膠 鹿 仔 ', '思 維 仔 聯 名 ', '臭 水 ', '屬 暗 君 仔 ', '飛 行 機 ', '邊 桮 ', '圍 場 天 下 不 亂 ', '錢 票 ', '郭 仔 樹 ', '英 國 三 峽 埤 ', '半 夜 ', '珠 淚 ', '衝 勇 ', '敢 有 問 題 ', '食 涼 ', '位 置 欠 貯 ', '做 塗 水 ', '怪 奇 ', '辦 勁 ', '交 冠 ', '海 岸 ', '中 山 路 ', '番 仔 ', '粉 圓 仔 ', '龜 龜 毛 毛 ', '毋 捌 伊 看 閣 時 ', '流 動 ', '旗 公 號 ', '海 墘 仔 ', '高 頭 果 ', '歇 斯 林 鄉 ', '民 族 ', '底 油 卵 ', '巴 基 交 電 ', '食 人 一 口 用 人 一 晝 ', '鐵 段 ', '東 北 仔 ', '年 猴 ', '福 星 投 資 者 ', '人 講 對 人 講 ', '金 剛 戰 士 ', '做 肉 餅 ', '小 抱 喙 ', '閻 歌 魚 ', '陂 頭 村 ', '一 筆 錢 ', '果 菜 ', '交 冊 密 件 ', '一 起 炒 一 點 落 ', '閘 死 ', '大 頭 武 人 ', '包 的 ', '頂 禮 拜 ', '尿 苴 仔 ', '人 驚 鬼 驚 人 ', '無 底 地 症 ', '日 落 山 ', '偏 鄉 ', '七 塗 跤 ', '尾 死 心 ', '戒 急 ', '做 用 力 ', '有 聽 著 無 ', '大 音 鼎 ', '斗 人 仔 本 ', '稈 稈 ', '野 連 ', '欠 責 戶 ', '暗 斷 食 性 ', '草 機 頭 仔 ', '挺 快 ', '燒 包 ', '包 餅 ', '手 段 ', '軟 毛 ', '無 精 彩 ', '內 街 ', '烏 手 ', '小 生 炒 ', '龜 潤 ', '五 公 尺 跪 ', '山 獺 ', '人 生 欠 貨 ', '天 公 無 大 眾 ', '望 望 鄉 ', '食 風 ', '粉 糋 ', '批 車 ', '大 直 ', '公 館 路 ', '碧 潭 路 ', '臺 北 歐 洲 好 好 小 學 校 ', '衝 你 不 文 ', '四 分 仔 ', '剾 崁 的 ', '南 機 場 ', '湧 瑞 街 ', '抱 子 溪 ', '豬 傷 ', '跤 車 ', '懸 低 ', '苦 袂 當 ', '單 蔥 港 ', '蔭 囝 花 ', '車 估 ', '共 人 嗙 ', '頂 底 蠻 ', '潮 州 街 口 ', '社 軍 ', '龍 頂 厝 ', '風 鹿 公 園 ', '金 剛 鎮 ', '忠 孝 國 中 ', '民 族 區 溫 路 口 ', '松 信 路 ', '糋 麭 粉 ', '文 酒 ', '臺 北 咧 落 山 ', '幼 囡 膠 素 ', '伊 低 我 一 跪 ', '霜 仔 ', '異 地 鄉 ', '囝 蛤 仔 囝 ', '四 跤 水 仙 ', '暖 暖 區 ', '勇 氣 美 那 洗 喙 時 愛 新 律 氣 哥 ', '新 車 ', '無 心 力 鼓 號 一 號 ', '食 藤 ', '寶 位 ', '布 魯 ', '冰 湯 ', '福 星 橋 ', '阿 拉 ', '送 安 ', '我 啉 鼠 ', '平 鎮 ', '戇 代 誌 ', '美 女 年 ', '景 興 路 ', '海 角 仔 頭 ', '一 過 半 過 ', '失 眠 者 ', '澳 國 ', '瑞 芳 ', '人 事 貓 頭 鳥 ', '茂 羅 花 ', '酒 弓 喙 罨 ', '哥 姊 太 ', '敢 說 ', '不 知 ', '建 州 區 ', '上 海 毛 蟹 ', '意 式 麵 ', '光 復 ', '話 語 資 中 ', '皮 蛋 精 肉 糜 ', '紅 豆 仔 麭 ', '頂 花 ', '傷 經 ', '三 柳 人 講 四 斤 話 ', '金 馬 ', '這 組 ', '卵 箍 ', '真 珠 看 著 貓 鼠 屎 ', '品 錢 ', '覺 運 動 龍 ', '刣 文 足 恐 怖 ', '品 結 經 ', '羅 連 ', '指 挺 蟯 ', '湧 湯 包 ', '花 生 芽 ', '可 睏 原 ', '土 象 ', '低 頭 鳳 ', '蔭 喙 ', '㨻 花 ', '敲 東 ', '番 薯 片 ', '摒 去 ', '卵 豬 ', '歡 喜 甘 杞 ', '大 海 毋 驚 大 水 ', '橫 的 ', '跤 手 剪 ', '歇 ', '千 巴 醬 ', '徛 桌 膎 ', '查 某 娘 ', '番 薯 球 ', '蜂 寮 草 ', '大 火 ', '火 戛 某 ', '英 國 花 ', '緬 豬 股 份 ', '老 街 ', '看 無 ', '摘 查 天 火 管 ', '結 婚 活 動 ', '臺 羅 膯 ', '來 ', '金 鳳 山 ', '死 未 見 消 ', '嚇 舌 ', '膠 化 ', '巴 鈴 薯 片 ', '二 頭 曝 仔 川 仔 講 客 ', '英 語 庫 本 ', '葬 水 機 ', '拄 拄 鬼 仔 ', '陂 南 ', '未 當 敢 若 我 看 著 ', '牛 困 山 ', '代 誌 虎 生 ��� 尾 ', '喙 氣 ', '景 文 街 ', '就 天 就 地 ', '今 年 是 一 个 虎 年 冬 ', '塑 膠 ', '烏 山 頭 ', '三 講 四 毋 著 ', '武 素 分 離 ', '番 炒 ', '大 日 本 地 國 ', '仝 蓋 夢 想 ', '那 傲 ', '吞 奶 ', '莫 閣 ', '緊 起 做 代 誌 跤 要 緊 ', '你 講 啥 ', '緊 水 ', '位 結 ', '身 體 健 康 ', '跤 手 十 足 ', '電 子 學 ', '下 年 ', '大 路 大 股 ', '伊 是 一 个 大 米 奶 ', '解 娘 ', '放 氣 ', '你 飛 我 去 彼 邊 好 無 ', '網 路 用 較 條 咧 ', '舟 屎 ', '孤 單 一 生 ', '咖 啡 ', '死 忠 袂 誌 ', '烏 鳥 仔 ', '股 份 讀 字 ', '二 面 ', '注 目 ', '掠 肉 ', '燒 桌 ', '掩 喙 ', '創 辦 人 ', '水 產 林 ', '市 里 動 物 ', '目 睭 八 金 ', '抾 囡 仔 ', '我 後 滾 水 湯 一 个 膨 拍 足 聽 的 ', '順 桮 ', '話 人 ', '郭 蟯 ', '生 理 經 ', '飯 焦 ', '天 車 ', '未 讀 ', '馬 鈴 薯 ', '白 雲 ', '電 覕 ', '鹽 酸 草 ', '番 仔 番 薯 ', '你 一 擺 來 伊 攏 出 好 寮 的 ', '來 喔 緊 來 看 喔 ', '番 黍 ', '總 事 記 ', '拍 柴 ', '列 位 ', '風 山 ', '老 厝 ', '開 山 武 將 ', '金 米 國 小 ', '德 北 市 ', '驕 頭 區 ', '南 州 ', '好 美 鎮 ', '忠 義 ', '西 區 ', '國 泰 ', '水 轉 流 ', '中 壤 路 ', '南 福 德 ', '金 華 大 學 ', '使 甲 ', '樹 林 區 ', '紙 票 變 高 ', '中 山 橋 ', '彰 化 銀 行 ', '毋 國 中 ', '喙 風 橋 ', '花 仔 菜 ', '中 正 國 小 ', '按 呢 著 好 ', '老 去 仔 ', '車 埕 ', '南 洋 街 ', '鄉 路 ', '松 勢 路 口 ', '中 坑 ', '不 速 制 溪 ', '瑞 源 ', '後 壠 ', '大 頭 鼎 ', '鳥 仔 經 ', '再 掰 ', '新 娘 區 ', '正 義 遊 腳 ', '寧 夏 路 ', '動 蠻 ', '大 溝 囡 ', '仁 愛 鄉 ', '快 龍 ', '班 ', '西 邊 ', '遮 基 ', '釣 官 雞 ', '先 死 娘 ', '拍 鐵 寮 ', '路 燕 區 ', '問 尾 ', '外 商 街 ', '信 義 區 ', '你 那 母 感 災 仔 你 一 隻 食 發 肺 份 ', '敢 按 呢 ', '到 草 原 ', '望 星 橋 ', '市 府 ', '實 字 幕 ', '文 松 橋 ', '位 仔 緊 無 ', '那 來 鄉 ', '紅 目 照 使 ', '囡 仔 人 仔 看 霧 ', '車 埕 ', '文 國 菜 ', '歹 喙 豆 ', '查 某 爺 ', '魯 菜 頭 ', '跳 過 ', '鴨 母 帶 種 苧 ', '不 知 不 覺 ', '客 鄉 ', '地 獺 血 ', '天 鵝 毛 公 場 ', '刀 光 ', '尾 名 話 ', '焦 花 ', '雞 人 烘 ', '暗 眠 妄 山 貓 ', '袂 曉 講 話 ', '尤 川 ', '巡 庄 ', '三 攏 無 ', '鐵 鉎 膠 ', '推 斗 ', '足 久 無 看 的 ', '起 雞 毛 皮 ', '臺 南 ', '北 建 圈 ', '落 花 束 ', '著 瓦 仔 條 ', '苦 寮 仔 ', '五 起 囝 仔 開 開 十 起 馬 延 ', '幼 囡 位 ', '眵 尾 頂 ', '花 施 琅 ', '大 箍 ', '殼 低 ', '客 戶 ', '鴨 母 樹 ', '烏 鴉 姑 ', '海 口 ', '阿 里 不 達 ', '冰 島 ', '捽 ', '使 啦 ', '臭 屎 青 ', '茂 谷 蜈 蚩 ', '切 腹 ', '容 鬆 規 大 ', '這 車 攏 是 假 的 ', '小 山 卵 仔 ', '剪 仔 菇 ', '青 梅 仔 目 鏡 ', '親 愛 的 ', '在 地 大 學 ', '馬 基 島 位 ', '崁 頭 鴨 ', '貶 牛 ', '揣 著 ', '家 長 交 度 ', '門 樓 仔 ', '林 國 龍 ', '狗 頭 不 良 ', '癱 風 ', '我 欲 去 便 所 ', '彼 當 時 ', '品 雷 公 ', '代 誌 毋 好 ', '枕 頭 ', '鴨 鼠 大 ', '資 料 庫 學 ', '罨 底 水 低 ', '匯 錢 ', '睏 袂 去 ']
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"step": 1000
|
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|
27 |
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"epoch": 1.
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"
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"
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"
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"
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34 |
}
|
35 |
],
|
36 |
-
"max_steps":
|
37 |
"num_train_epochs": 9223372036854775807,
|
38 |
-
"total_flos":
|
39 |
"trial_name": null,
|
40 |
"trial_params": null
|
41 |
}
|
|
|
1 |
{
|
2 |
"best_metric": null,
|
3 |
"best_model_checkpoint": null,
|
4 |
+
"epoch": 6.0532,
|
5 |
+
"global_step": 5000,
|
6 |
"is_hyper_param_search": false,
|
7 |
"is_local_process_zero": true,
|
8 |
"is_world_process_zero": true,
|
9 |
"log_history": [
|
10 |
{
|
11 |
+
"epoch": 0.01,
|
12 |
+
"learning_rate": 4.0000000000000003e-07,
|
13 |
+
"loss": 2.3624,
|
14 |
+
"step": 25
|
15 |
+
},
|
16 |
+
{
|
17 |
+
"epoch": 0.01,
|
18 |
+
"learning_rate": 8.8e-07,
|
19 |
+
"loss": 2.1188,
|
20 |
+
"step": 50
|
21 |
+
},
|
22 |
+
{
|
23 |
+
"epoch": 0.01,
|
24 |
+
"learning_rate": 1.3800000000000001e-06,
|
25 |
+
"loss": 1.6209,
|
26 |
+
"step": 75
|
27 |
+
},
|
28 |
+
{
|
29 |
+
"epoch": 0.02,
|
30 |
+
"learning_rate": 1.8800000000000002e-06,
|
31 |
+
"loss": 1.3116,
|
32 |
+
"step": 100
|
33 |
+
},
|
34 |
+
{
|
35 |
+
"epoch": 0.03,
|
36 |
+
"learning_rate": 2.38e-06,
|
37 |
+
"loss": 1.2712,
|
38 |
+
"step": 125
|
39 |
+
},
|
40 |
+
{
|
41 |
+
"epoch": 0.03,
|
42 |
+
"learning_rate": 2.88e-06,
|
43 |
+
"loss": 1.3543,
|
44 |
+
"step": 150
|
45 |
+
},
|
46 |
+
{
|
47 |
+
"epoch": 0.04,
|
48 |
+
"learning_rate": 3.3800000000000007e-06,
|
49 |
+
"loss": 1.2611,
|
50 |
+
"step": 175
|
51 |
+
},
|
52 |
+
{
|
53 |
+
"epoch": 0.04,
|
54 |
+
"learning_rate": 3.86e-06,
|
55 |
+
"loss": 1.0402,
|
56 |
+
"step": 200
|
57 |
+
},
|
58 |
+
{
|
59 |
+
"epoch": 0.04,
|
60 |
+
"learning_rate": 4.360000000000001e-06,
|
61 |
+
"loss": 1.1532,
|
62 |
+
"step": 225
|
63 |
+
},
|
64 |
+
{
|
65 |
+
"epoch": 0.05,
|
66 |
+
"learning_rate": 4.86e-06,
|
67 |
+
"loss": 1.3084,
|
68 |
+
"step": 250
|
69 |
+
},
|
70 |
+
{
|
71 |
+
"epoch": 0.06,
|
72 |
+
"learning_rate": 5.36e-06,
|
73 |
+
"loss": 1.2273,
|
74 |
+
"step": 275
|
75 |
+
},
|
76 |
+
{
|
77 |
+
"epoch": 0.06,
|
78 |
+
"learning_rate": 5.86e-06,
|
79 |
+
"loss": 1.0857,
|
80 |
+
"step": 300
|
81 |
+
},
|
82 |
+
{
|
83 |
+
"epoch": 0.07,
|
84 |
+
"learning_rate": 6.360000000000001e-06,
|
85 |
+
"loss": 1.2258,
|
86 |
+
"step": 325
|
87 |
+
},
|
88 |
+
{
|
89 |
+
"epoch": 0.07,
|
90 |
+
"learning_rate": 6.860000000000001e-06,
|
91 |
+
"loss": 1.2328,
|
92 |
+
"step": 350
|
93 |
+
},
|
94 |
+
{
|
95 |
+
"epoch": 0.07,
|
96 |
+
"learning_rate": 7.360000000000001e-06,
|
97 |
+
"loss": 1.213,
|
98 |
+
"step": 375
|
99 |
+
},
|
100 |
+
{
|
101 |
+
"epoch": 0.08,
|
102 |
+
"learning_rate": 7.860000000000001e-06,
|
103 |
+
"loss": 1.3364,
|
104 |
+
"step": 400
|
105 |
+
},
|
106 |
+
{
|
107 |
+
"epoch": 0.09,
|
108 |
+
"learning_rate": 8.36e-06,
|
109 |
+
"loss": 1.1307,
|
110 |
+
"step": 425
|
111 |
+
},
|
112 |
+
{
|
113 |
+
"epoch": 0.09,
|
114 |
+
"learning_rate": 8.860000000000002e-06,
|
115 |
+
"loss": 1.2142,
|
116 |
+
"step": 450
|
117 |
+
},
|
118 |
+
{
|
119 |
+
"epoch": 0.1,
|
120 |
+
"learning_rate": 9.360000000000002e-06,
|
121 |
+
"loss": 1.2554,
|
122 |
+
"step": 475
|
123 |
+
},
|
124 |
+
{
|
125 |
+
"epoch": 0.1,
|
126 |
+
"learning_rate": 9.86e-06,
|
127 |
+
"loss": 1.453,
|
128 |
+
"step": 500
|
129 |
+
},
|
130 |
+
{
|
131 |
+
"epoch": 0.1,
|
132 |
+
"learning_rate": 9.960000000000001e-06,
|
133 |
+
"loss": 1.0811,
|
134 |
+
"step": 525
|
135 |
+
},
|
136 |
+
{
|
137 |
+
"epoch": 0.11,
|
138 |
+
"learning_rate": 9.904444444444445e-06,
|
139 |
+
"loss": 1.4234,
|
140 |
+
"step": 550
|
141 |
+
},
|
142 |
+
{
|
143 |
+
"epoch": 0.12,
|
144 |
+
"learning_rate": 9.84888888888889e-06,
|
145 |
+
"loss": 1.1177,
|
146 |
+
"step": 575
|
147 |
+
},
|
148 |
+
{
|
149 |
+
"epoch": 0.12,
|
150 |
+
"learning_rate": 9.793333333333333e-06,
|
151 |
+
"loss": 1.2537,
|
152 |
+
"step": 600
|
153 |
+
},
|
154 |
+
{
|
155 |
+
"epoch": 0.12,
|
156 |
+
"learning_rate": 9.737777777777779e-06,
|
157 |
+
"loss": 1.4309,
|
158 |
+
"step": 625
|
159 |
+
},
|
160 |
+
{
|
161 |
+
"epoch": 0.13,
|
162 |
+
"learning_rate": 9.682222222222223e-06,
|
163 |
+
"loss": 1.1939,
|
164 |
+
"step": 650
|
165 |
+
},
|
166 |
+
{
|
167 |
+
"epoch": 0.14,
|
168 |
+
"learning_rate": 9.626666666666667e-06,
|
169 |
+
"loss": 1.4469,
|
170 |
+
"step": 675
|
171 |
+
},
|
172 |
+
{
|
173 |
+
"epoch": 0.14,
|
174 |
+
"learning_rate": 9.571111111111113e-06,
|
175 |
+
"loss": 1.1278,
|
176 |
+
"step": 700
|
177 |
+
},
|
178 |
+
{
|
179 |
+
"epoch": 0.14,
|
180 |
+
"learning_rate": 9.515555555555557e-06,
|
181 |
+
"loss": 1.2459,
|
182 |
+
"step": 725
|
183 |
+
},
|
184 |
+
{
|
185 |
+
"epoch": 0.15,
|
186 |
+
"learning_rate": 9.460000000000001e-06,
|
187 |
+
"loss": 0.9669,
|
188 |
+
"step": 750
|
189 |
+
},
|
190 |
+
{
|
191 |
+
"epoch": 0.15,
|
192 |
+
"learning_rate": 9.404444444444445e-06,
|
193 |
+
"loss": 1.0934,
|
194 |
+
"step": 775
|
195 |
+
},
|
196 |
+
{
|
197 |
+
"epoch": 1.0,
|
198 |
+
"learning_rate": 9.348888888888889e-06,
|
199 |
+
"loss": 0.8223,
|
200 |
+
"step": 800
|
201 |
+
},
|
202 |
+
{
|
203 |
+
"epoch": 1.01,
|
204 |
+
"learning_rate": 9.293333333333335e-06,
|
205 |
+
"loss": 0.8306,
|
206 |
+
"step": 825
|
207 |
+
},
|
208 |
+
{
|
209 |
+
"epoch": 1.01,
|
210 |
+
"learning_rate": 9.237777777777779e-06,
|
211 |
+
"loss": 0.8573,
|
212 |
+
"step": 850
|
213 |
+
},
|
214 |
+
{
|
215 |
+
"epoch": 1.02,
|
216 |
+
"learning_rate": 9.182222222222223e-06,
|
217 |
+
"loss": 0.818,
|
218 |
+
"step": 875
|
219 |
+
},
|
220 |
+
{
|
221 |
+
"epoch": 1.02,
|
222 |
+
"learning_rate": 9.126666666666667e-06,
|
223 |
+
"loss": 0.7734,
|
224 |
+
"step": 900
|
225 |
+
},
|
226 |
+
{
|
227 |
+
"epoch": 1.03,
|
228 |
+
"learning_rate": 9.07111111111111e-06,
|
229 |
+
"loss": 0.8211,
|
230 |
+
"step": 925
|
231 |
+
},
|
232 |
+
{
|
233 |
+
"epoch": 1.03,
|
234 |
+
"learning_rate": 9.015555555555557e-06,
|
235 |
+
"loss": 0.7027,
|
236 |
+
"step": 950
|
237 |
+
},
|
238 |
+
{
|
239 |
+
"epoch": 1.04,
|
240 |
+
"learning_rate": 8.96e-06,
|
241 |
+
"loss": 0.7397,
|
242 |
+
"step": 975
|
243 |
+
},
|
244 |
+
{
|
245 |
+
"epoch": 1.04,
|
246 |
+
"learning_rate": 8.904444444444446e-06,
|
247 |
+
"loss": 0.6011,
|
248 |
"step": 1000
|
249 |
},
|
250 |
{
|
251 |
+
"epoch": 1.04,
|
252 |
+
"eval_cer": 55.20676124358588,
|
253 |
+
"eval_loss": 1.1100292205810547,
|
254 |
+
"eval_runtime": 311.6884,
|
255 |
+
"eval_samples_per_second": 3.163,
|
256 |
+
"eval_steps_per_second": 1.582,
|
257 |
+
"eval_wer": 55.022900763358784,
|
258 |
"step": 1000
|
259 |
},
|
260 |
{
|
261 |
+
"epoch": 1.05,
|
262 |
+
"learning_rate": 8.848888888888889e-06,
|
263 |
+
"loss": 0.7035,
|
264 |
+
"step": 1025
|
265 |
+
},
|
266 |
+
{
|
267 |
+
"epoch": 1.05,
|
268 |
+
"learning_rate": 8.793333333333334e-06,
|
269 |
+
"loss": 0.5823,
|
270 |
+
"step": 1050
|
271 |
+
},
|
272 |
+
{
|
273 |
+
"epoch": 1.06,
|
274 |
+
"learning_rate": 8.737777777777778e-06,
|
275 |
+
"loss": 0.6668,
|
276 |
+
"step": 1075
|
277 |
+
},
|
278 |
+
{
|
279 |
+
"epoch": 1.06,
|
280 |
+
"learning_rate": 8.682222222222222e-06,
|
281 |
+
"loss": 0.7825,
|
282 |
+
"step": 1100
|
283 |
+
},
|
284 |
+
{
|
285 |
+
"epoch": 1.07,
|
286 |
+
"learning_rate": 8.626666666666668e-06,
|
287 |
+
"loss": 0.5401,
|
288 |
+
"step": 1125
|
289 |
+
},
|
290 |
+
{
|
291 |
+
"epoch": 1.07,
|
292 |
+
"learning_rate": 8.571111111111112e-06,
|
293 |
+
"loss": 0.687,
|
294 |
+
"step": 1150
|
295 |
+
},
|
296 |
+
{
|
297 |
+
"epoch": 1.08,
|
298 |
+
"learning_rate": 8.515555555555556e-06,
|
299 |
+
"loss": 0.557,
|
300 |
+
"step": 1175
|
301 |
+
},
|
302 |
+
{
|
303 |
+
"epoch": 1.08,
|
304 |
+
"learning_rate": 8.46e-06,
|
305 |
+
"loss": 0.5952,
|
306 |
+
"step": 1200
|
307 |
+
},
|
308 |
+
{
|
309 |
+
"epoch": 1.09,
|
310 |
+
"learning_rate": 8.404444444444444e-06,
|
311 |
+
"loss": 0.6319,
|
312 |
+
"step": 1225
|
313 |
+
},
|
314 |
+
{
|
315 |
+
"epoch": 1.09,
|
316 |
+
"learning_rate": 8.34888888888889e-06,
|
317 |
+
"loss": 0.6004,
|
318 |
+
"step": 1250
|
319 |
+
},
|
320 |
+
{
|
321 |
+
"epoch": 1.1,
|
322 |
+
"learning_rate": 8.293333333333334e-06,
|
323 |
+
"loss": 0.6284,
|
324 |
+
"step": 1275
|
325 |
+
},
|
326 |
+
{
|
327 |
+
"epoch": 1.1,
|
328 |
+
"learning_rate": 8.237777777777778e-06,
|
329 |
+
"loss": 0.6487,
|
330 |
+
"step": 1300
|
331 |
+
},
|
332 |
+
{
|
333 |
+
"epoch": 1.11,
|
334 |
+
"learning_rate": 8.182222222222222e-06,
|
335 |
+
"loss": 0.397,
|
336 |
+
"step": 1325
|
337 |
+
},
|
338 |
+
{
|
339 |
+
"epoch": 1.11,
|
340 |
+
"learning_rate": 8.126666666666668e-06,
|
341 |
+
"loss": 0.6252,
|
342 |
+
"step": 1350
|
343 |
+
},
|
344 |
+
{
|
345 |
+
"epoch": 1.12,
|
346 |
+
"learning_rate": 8.071111111111112e-06,
|
347 |
+
"loss": 0.4981,
|
348 |
+
"step": 1375
|
349 |
+
},
|
350 |
+
{
|
351 |
+
"epoch": 1.12,
|
352 |
+
"learning_rate": 8.015555555555556e-06,
|
353 |
+
"loss": 0.4106,
|
354 |
+
"step": 1400
|
355 |
+
},
|
356 |
+
{
|
357 |
+
"epoch": 1.13,
|
358 |
+
"learning_rate": 7.960000000000002e-06,
|
359 |
+
"loss": 0.385,
|
360 |
+
"step": 1425
|
361 |
+
},
|
362 |
+
{
|
363 |
+
"epoch": 1.13,
|
364 |
+
"learning_rate": 7.904444444444444e-06,
|
365 |
+
"loss": 0.5597,
|
366 |
+
"step": 1450
|
367 |
+
},
|
368 |
+
{
|
369 |
+
"epoch": 1.14,
|
370 |
+
"learning_rate": 7.84888888888889e-06,
|
371 |
+
"loss": 0.4176,
|
372 |
+
"step": 1475
|
373 |
+
},
|
374 |
+
{
|
375 |
+
"epoch": 1.14,
|
376 |
+
"learning_rate": 7.793333333333334e-06,
|
377 |
+
"loss": 0.5235,
|
378 |
+
"step": 1500
|
379 |
+
},
|
380 |
+
{
|
381 |
+
"epoch": 1.15,
|
382 |
+
"learning_rate": 7.737777777777778e-06,
|
383 |
+
"loss": 0.6513,
|
384 |
+
"step": 1525
|
385 |
+
},
|
386 |
+
{
|
387 |
+
"epoch": 1.15,
|
388 |
+
"learning_rate": 7.682222222222224e-06,
|
389 |
+
"loss": 0.514,
|
390 |
+
"step": 1550
|
391 |
+
},
|
392 |
+
{
|
393 |
+
"epoch": 1.16,
|
394 |
+
"learning_rate": 7.626666666666668e-06,
|
395 |
+
"loss": 0.549,
|
396 |
+
"step": 1575
|
397 |
+
},
|
398 |
+
{
|
399 |
+
"epoch": 2.0,
|
400 |
+
"learning_rate": 7.571111111111112e-06,
|
401 |
+
"loss": 0.2948,
|
402 |
+
"step": 1600
|
403 |
+
},
|
404 |
+
{
|
405 |
+
"epoch": 2.01,
|
406 |
+
"learning_rate": 7.515555555555556e-06,
|
407 |
+
"loss": 0.1904,
|
408 |
+
"step": 1625
|
409 |
+
},
|
410 |
+
{
|
411 |
+
"epoch": 2.01,
|
412 |
+
"learning_rate": 7.4600000000000006e-06,
|
413 |
+
"loss": 0.2632,
|
414 |
+
"step": 1650
|
415 |
+
},
|
416 |
+
{
|
417 |
+
"epoch": 2.02,
|
418 |
+
"learning_rate": 7.4044444444444455e-06,
|
419 |
+
"loss": 0.2815,
|
420 |
+
"step": 1675
|
421 |
+
},
|
422 |
+
{
|
423 |
+
"epoch": 2.02,
|
424 |
+
"learning_rate": 7.3488888888888895e-06,
|
425 |
+
"loss": 0.1711,
|
426 |
+
"step": 1700
|
427 |
+
},
|
428 |
+
{
|
429 |
+
"epoch": 2.03,
|
430 |
+
"learning_rate": 7.2933333333333335e-06,
|
431 |
+
"loss": 0.2852,
|
432 |
+
"step": 1725
|
433 |
+
},
|
434 |
+
{
|
435 |
+
"epoch": 2.03,
|
436 |
+
"learning_rate": 7.237777777777778e-06,
|
437 |
+
"loss": 0.2344,
|
438 |
+
"step": 1750
|
439 |
+
},
|
440 |
+
{
|
441 |
+
"epoch": 2.04,
|
442 |
+
"learning_rate": 7.1822222222222224e-06,
|
443 |
+
"loss": 0.216,
|
444 |
+
"step": 1775
|
445 |
+
},
|
446 |
+
{
|
447 |
+
"epoch": 2.04,
|
448 |
+
"learning_rate": 7.126666666666667e-06,
|
449 |
+
"loss": 0.1479,
|
450 |
+
"step": 1800
|
451 |
+
},
|
452 |
+
{
|
453 |
+
"epoch": 2.05,
|
454 |
+
"learning_rate": 7.071111111111112e-06,
|
455 |
+
"loss": 0.2791,
|
456 |
+
"step": 1825
|
457 |
+
},
|
458 |
+
{
|
459 |
+
"epoch": 2.05,
|
460 |
+
"learning_rate": 7.015555555555556e-06,
|
461 |
+
"loss": 0.1207,
|
462 |
+
"step": 1850
|
463 |
+
},
|
464 |
+
{
|
465 |
+
"epoch": 2.06,
|
466 |
+
"learning_rate": 6.96e-06,
|
467 |
+
"loss": 0.1538,
|
468 |
+
"step": 1875
|
469 |
+
},
|
470 |
+
{
|
471 |
+
"epoch": 2.06,
|
472 |
+
"learning_rate": 6.904444444444444e-06,
|
473 |
+
"loss": 0.1898,
|
474 |
+
"step": 1900
|
475 |
+
},
|
476 |
+
{
|
477 |
+
"epoch": 2.07,
|
478 |
+
"learning_rate": 6.848888888888889e-06,
|
479 |
+
"loss": 0.1789,
|
480 |
+
"step": 1925
|
481 |
+
},
|
482 |
+
{
|
483 |
+
"epoch": 2.07,
|
484 |
+
"learning_rate": 6.793333333333334e-06,
|
485 |
+
"loss": 0.1941,
|
486 |
+
"step": 1950
|
487 |
+
},
|
488 |
+
{
|
489 |
+
"epoch": 2.08,
|
490 |
+
"learning_rate": 6.737777777777779e-06,
|
491 |
+
"loss": 0.2072,
|
492 |
+
"step": 1975
|
493 |
+
},
|
494 |
+
{
|
495 |
+
"epoch": 2.08,
|
496 |
+
"learning_rate": 6.682222222222223e-06,
|
497 |
+
"loss": 0.1773,
|
498 |
+
"step": 2000
|
499 |
+
},
|
500 |
+
{
|
501 |
+
"epoch": 2.08,
|
502 |
+
"eval_cer": 58.768487775430124,
|
503 |
+
"eval_loss": 1.2054609060287476,
|
504 |
+
"eval_runtime": 316.5335,
|
505 |
+
"eval_samples_per_second": 3.115,
|
506 |
+
"eval_steps_per_second": 1.557,
|
507 |
+
"eval_wer": 58.656488549618324,
|
508 |
+
"step": 2000
|
509 |
+
},
|
510 |
+
{
|
511 |
+
"epoch": 2.09,
|
512 |
+
"learning_rate": 6.626666666666667e-06,
|
513 |
+
"loss": 0.2132,
|
514 |
+
"step": 2025
|
515 |
+
},
|
516 |
+
{
|
517 |
+
"epoch": 2.09,
|
518 |
+
"learning_rate": 6.571111111111111e-06,
|
519 |
+
"loss": 0.241,
|
520 |
+
"step": 2050
|
521 |
+
},
|
522 |
+
{
|
523 |
+
"epoch": 2.1,
|
524 |
+
"learning_rate": 6.515555555555556e-06,
|
525 |
+
"loss": 0.1587,
|
526 |
+
"step": 2075
|
527 |
+
},
|
528 |
+
{
|
529 |
+
"epoch": 2.1,
|
530 |
+
"learning_rate": 6.460000000000001e-06,
|
531 |
+
"loss": 0.1256,
|
532 |
+
"step": 2100
|
533 |
+
},
|
534 |
+
{
|
535 |
+
"epoch": 2.11,
|
536 |
+
"learning_rate": 6.404444444444446e-06,
|
537 |
+
"loss": 0.1353,
|
538 |
+
"step": 2125
|
539 |
+
},
|
540 |
+
{
|
541 |
+
"epoch": 2.11,
|
542 |
+
"learning_rate": 6.348888888888889e-06,
|
543 |
+
"loss": 0.105,
|
544 |
+
"step": 2150
|
545 |
+
},
|
546 |
+
{
|
547 |
+
"epoch": 2.12,
|
548 |
+
"learning_rate": 6.293333333333334e-06,
|
549 |
+
"loss": 0.1043,
|
550 |
+
"step": 2175
|
551 |
+
},
|
552 |
+
{
|
553 |
+
"epoch": 2.12,
|
554 |
+
"learning_rate": 6.237777777777778e-06,
|
555 |
+
"loss": 0.2282,
|
556 |
+
"step": 2200
|
557 |
+
},
|
558 |
+
{
|
559 |
+
"epoch": 2.13,
|
560 |
+
"learning_rate": 6.182222222222223e-06,
|
561 |
+
"loss": 0.1383,
|
562 |
+
"step": 2225
|
563 |
+
},
|
564 |
+
{
|
565 |
+
"epoch": 2.13,
|
566 |
+
"learning_rate": 6.126666666666668e-06,
|
567 |
+
"loss": 0.2288,
|
568 |
+
"step": 2250
|
569 |
+
},
|
570 |
+
{
|
571 |
+
"epoch": 2.14,
|
572 |
+
"learning_rate": 6.0711111111111125e-06,
|
573 |
+
"loss": 0.188,
|
574 |
+
"step": 2275
|
575 |
+
},
|
576 |
+
{
|
577 |
+
"epoch": 2.14,
|
578 |
+
"learning_rate": 6.015555555555556e-06,
|
579 |
+
"loss": 0.1187,
|
580 |
+
"step": 2300
|
581 |
+
},
|
582 |
+
{
|
583 |
+
"epoch": 2.15,
|
584 |
+
"learning_rate": 5.9600000000000005e-06,
|
585 |
+
"loss": 0.1893,
|
586 |
+
"step": 2325
|
587 |
+
},
|
588 |
+
{
|
589 |
+
"epoch": 2.15,
|
590 |
+
"learning_rate": 5.9044444444444446e-06,
|
591 |
+
"loss": 0.1996,
|
592 |
+
"step": 2350
|
593 |
+
},
|
594 |
+
{
|
595 |
+
"epoch": 3.0,
|
596 |
+
"learning_rate": 5.8488888888888895e-06,
|
597 |
+
"loss": 0.1588,
|
598 |
+
"step": 2375
|
599 |
+
},
|
600 |
+
{
|
601 |
+
"epoch": 3.01,
|
602 |
+
"learning_rate": 5.793333333333334e-06,
|
603 |
+
"loss": 0.05,
|
604 |
+
"step": 2400
|
605 |
+
},
|
606 |
+
{
|
607 |
+
"epoch": 3.01,
|
608 |
+
"learning_rate": 5.737777777777778e-06,
|
609 |
+
"loss": 0.0634,
|
610 |
+
"step": 2425
|
611 |
+
},
|
612 |
+
{
|
613 |
+
"epoch": 3.02,
|
614 |
+
"learning_rate": 5.682222222222222e-06,
|
615 |
+
"loss": 0.0964,
|
616 |
+
"step": 2450
|
617 |
+
},
|
618 |
+
{
|
619 |
+
"epoch": 3.02,
|
620 |
+
"learning_rate": 5.626666666666667e-06,
|
621 |
+
"loss": 0.0753,
|
622 |
+
"step": 2475
|
623 |
+
},
|
624 |
+
{
|
625 |
+
"epoch": 3.03,
|
626 |
+
"learning_rate": 5.571111111111111e-06,
|
627 |
+
"loss": 0.0634,
|
628 |
+
"step": 2500
|
629 |
+
},
|
630 |
+
{
|
631 |
+
"epoch": 3.03,
|
632 |
+
"learning_rate": 5.515555555555556e-06,
|
633 |
+
"loss": 0.0248,
|
634 |
+
"step": 2525
|
635 |
+
},
|
636 |
+
{
|
637 |
+
"epoch": 3.04,
|
638 |
+
"learning_rate": 5.460000000000001e-06,
|
639 |
+
"loss": 0.0698,
|
640 |
+
"step": 2550
|
641 |
+
},
|
642 |
+
{
|
643 |
+
"epoch": 3.04,
|
644 |
+
"learning_rate": 5.404444444444444e-06,
|
645 |
+
"loss": 0.0496,
|
646 |
+
"step": 2575
|
647 |
+
},
|
648 |
+
{
|
649 |
+
"epoch": 3.05,
|
650 |
+
"learning_rate": 5.348888888888889e-06,
|
651 |
+
"loss": 0.0641,
|
652 |
+
"step": 2600
|
653 |
+
},
|
654 |
+
{
|
655 |
+
"epoch": 3.05,
|
656 |
+
"learning_rate": 5.293333333333334e-06,
|
657 |
+
"loss": 0.0718,
|
658 |
+
"step": 2625
|
659 |
+
},
|
660 |
+
{
|
661 |
+
"epoch": 3.06,
|
662 |
+
"learning_rate": 5.237777777777778e-06,
|
663 |
+
"loss": 0.0129,
|
664 |
+
"step": 2650
|
665 |
+
},
|
666 |
+
{
|
667 |
+
"epoch": 3.06,
|
668 |
+
"learning_rate": 5.182222222222223e-06,
|
669 |
+
"loss": 0.0223,
|
670 |
+
"step": 2675
|
671 |
+
},
|
672 |
+
{
|
673 |
+
"epoch": 3.07,
|
674 |
+
"learning_rate": 5.126666666666668e-06,
|
675 |
+
"loss": 0.0181,
|
676 |
+
"step": 2700
|
677 |
+
},
|
678 |
+
{
|
679 |
+
"epoch": 3.07,
|
680 |
+
"learning_rate": 5.071111111111111e-06,
|
681 |
+
"loss": 0.0608,
|
682 |
+
"step": 2725
|
683 |
+
},
|
684 |
+
{
|
685 |
+
"epoch": 3.08,
|
686 |
+
"learning_rate": 5.015555555555556e-06,
|
687 |
+
"loss": 0.0298,
|
688 |
+
"step": 2750
|
689 |
+
},
|
690 |
+
{
|
691 |
+
"epoch": 3.08,
|
692 |
+
"learning_rate": 4.960000000000001e-06,
|
693 |
+
"loss": 0.0335,
|
694 |
+
"step": 2775
|
695 |
+
},
|
696 |
+
{
|
697 |
+
"epoch": 3.09,
|
698 |
+
"learning_rate": 4.904444444444445e-06,
|
699 |
+
"loss": 0.0556,
|
700 |
+
"step": 2800
|
701 |
+
},
|
702 |
+
{
|
703 |
+
"epoch": 3.09,
|
704 |
+
"learning_rate": 4.848888888888889e-06,
|
705 |
+
"loss": 0.0338,
|
706 |
+
"step": 2825
|
707 |
+
},
|
708 |
+
{
|
709 |
+
"epoch": 3.1,
|
710 |
+
"learning_rate": 4.793333333333334e-06,
|
711 |
+
"loss": 0.0627,
|
712 |
+
"step": 2850
|
713 |
+
},
|
714 |
+
{
|
715 |
+
"epoch": 3.1,
|
716 |
+
"learning_rate": 4.737777777777779e-06,
|
717 |
+
"loss": 0.0272,
|
718 |
+
"step": 2875
|
719 |
+
},
|
720 |
+
{
|
721 |
+
"epoch": 3.11,
|
722 |
+
"learning_rate": 4.682222222222223e-06,
|
723 |
+
"loss": 0.0332,
|
724 |
+
"step": 2900
|
725 |
+
},
|
726 |
+
{
|
727 |
+
"epoch": 3.11,
|
728 |
+
"learning_rate": 4.626666666666667e-06,
|
729 |
+
"loss": 0.0464,
|
730 |
+
"step": 2925
|
731 |
+
},
|
732 |
+
{
|
733 |
+
"epoch": 3.12,
|
734 |
+
"learning_rate": 4.571111111111112e-06,
|
735 |
+
"loss": 0.0433,
|
736 |
+
"step": 2950
|
737 |
+
},
|
738 |
+
{
|
739 |
+
"epoch": 3.12,
|
740 |
+
"learning_rate": 4.515555555555556e-06,
|
741 |
+
"loss": 0.0413,
|
742 |
+
"step": 2975
|
743 |
+
},
|
744 |
+
{
|
745 |
+
"epoch": 3.13,
|
746 |
+
"learning_rate": 4.4600000000000005e-06,
|
747 |
+
"loss": 0.015,
|
748 |
+
"step": 3000
|
749 |
+
},
|
750 |
+
{
|
751 |
+
"epoch": 3.13,
|
752 |
+
"eval_cer": 48.80772713552671,
|
753 |
+
"eval_loss": 1.093173861503601,
|
754 |
+
"eval_runtime": 300.4137,
|
755 |
+
"eval_samples_per_second": 3.282,
|
756 |
+
"eval_steps_per_second": 1.641,
|
757 |
+
"eval_wer": 48.6412213740458,
|
758 |
+
"step": 3000
|
759 |
+
},
|
760 |
+
{
|
761 |
+
"epoch": 3.13,
|
762 |
+
"learning_rate": 4.404444444444445e-06,
|
763 |
+
"loss": 0.0324,
|
764 |
+
"step": 3025
|
765 |
+
},
|
766 |
+
{
|
767 |
+
"epoch": 3.14,
|
768 |
+
"learning_rate": 4.348888888888889e-06,
|
769 |
+
"loss": 0.037,
|
770 |
+
"step": 3050
|
771 |
+
},
|
772 |
+
{
|
773 |
+
"epoch": 3.14,
|
774 |
+
"learning_rate": 4.2933333333333334e-06,
|
775 |
+
"loss": 0.0418,
|
776 |
+
"step": 3075
|
777 |
+
},
|
778 |
+
{
|
779 |
+
"epoch": 3.15,
|
780 |
+
"learning_rate": 4.2377777777777775e-06,
|
781 |
+
"loss": 0.0705,
|
782 |
+
"step": 3100
|
783 |
+
},
|
784 |
+
{
|
785 |
+
"epoch": 3.15,
|
786 |
+
"learning_rate": 4.182222222222222e-06,
|
787 |
+
"loss": 0.0239,
|
788 |
+
"step": 3125
|
789 |
+
},
|
790 |
+
{
|
791 |
+
"epoch": 3.16,
|
792 |
+
"learning_rate": 4.126666666666667e-06,
|
793 |
+
"loss": 0.0386,
|
794 |
+
"step": 3150
|
795 |
+
},
|
796 |
+
{
|
797 |
+
"epoch": 4.0,
|
798 |
+
"learning_rate": 4.071111111111111e-06,
|
799 |
+
"loss": 0.0222,
|
800 |
+
"step": 3175
|
801 |
+
},
|
802 |
+
{
|
803 |
+
"epoch": 4.01,
|
804 |
+
"learning_rate": 4.015555555555556e-06,
|
805 |
+
"loss": 0.0083,
|
806 |
+
"step": 3200
|
807 |
+
},
|
808 |
+
{
|
809 |
+
"epoch": 4.01,
|
810 |
+
"learning_rate": 3.96e-06,
|
811 |
+
"loss": 0.012,
|
812 |
+
"step": 3225
|
813 |
+
},
|
814 |
+
{
|
815 |
+
"epoch": 4.02,
|
816 |
+
"learning_rate": 3.904444444444444e-06,
|
817 |
+
"loss": 0.0263,
|
818 |
+
"step": 3250
|
819 |
+
},
|
820 |
+
{
|
821 |
+
"epoch": 4.02,
|
822 |
+
"learning_rate": 3.848888888888889e-06,
|
823 |
+
"loss": 0.0062,
|
824 |
+
"step": 3275
|
825 |
+
},
|
826 |
+
{
|
827 |
+
"epoch": 4.03,
|
828 |
+
"learning_rate": 3.793333333333334e-06,
|
829 |
+
"loss": 0.0526,
|
830 |
+
"step": 3300
|
831 |
+
},
|
832 |
+
{
|
833 |
+
"epoch": 4.03,
|
834 |
+
"learning_rate": 3.737777777777778e-06,
|
835 |
+
"loss": 0.0074,
|
836 |
+
"step": 3325
|
837 |
+
},
|
838 |
+
{
|
839 |
+
"epoch": 4.04,
|
840 |
+
"learning_rate": 3.6822222222222225e-06,
|
841 |
+
"loss": 0.0063,
|
842 |
+
"step": 3350
|
843 |
+
},
|
844 |
+
{
|
845 |
+
"epoch": 4.04,
|
846 |
+
"learning_rate": 3.6266666666666674e-06,
|
847 |
+
"loss": 0.0062,
|
848 |
+
"step": 3375
|
849 |
+
},
|
850 |
+
{
|
851 |
+
"epoch": 4.05,
|
852 |
+
"learning_rate": 3.5711111111111114e-06,
|
853 |
+
"loss": 0.0288,
|
854 |
+
"step": 3400
|
855 |
+
},
|
856 |
+
{
|
857 |
+
"epoch": 4.05,
|
858 |
+
"learning_rate": 3.515555555555556e-06,
|
859 |
+
"loss": 0.0152,
|
860 |
+
"step": 3425
|
861 |
+
},
|
862 |
+
{
|
863 |
+
"epoch": 4.06,
|
864 |
+
"learning_rate": 3.46e-06,
|
865 |
+
"loss": 0.0073,
|
866 |
+
"step": 3450
|
867 |
+
},
|
868 |
+
{
|
869 |
+
"epoch": 4.06,
|
870 |
+
"learning_rate": 3.404444444444445e-06,
|
871 |
+
"loss": 0.0167,
|
872 |
+
"step": 3475
|
873 |
+
},
|
874 |
+
{
|
875 |
+
"epoch": 4.07,
|
876 |
+
"learning_rate": 3.3488888888888892e-06,
|
877 |
+
"loss": 0.0044,
|
878 |
+
"step": 3500
|
879 |
+
},
|
880 |
+
{
|
881 |
+
"epoch": 4.07,
|
882 |
+
"learning_rate": 3.2933333333333333e-06,
|
883 |
+
"loss": 0.0225,
|
884 |
+
"step": 3525
|
885 |
+
},
|
886 |
+
{
|
887 |
+
"epoch": 4.08,
|
888 |
+
"learning_rate": 3.237777777777778e-06,
|
889 |
+
"loss": 0.0068,
|
890 |
+
"step": 3550
|
891 |
+
},
|
892 |
+
{
|
893 |
+
"epoch": 4.08,
|
894 |
+
"learning_rate": 3.1822222222222226e-06,
|
895 |
+
"loss": 0.0101,
|
896 |
+
"step": 3575
|
897 |
+
},
|
898 |
+
{
|
899 |
+
"epoch": 4.09,
|
900 |
+
"learning_rate": 3.1266666666666667e-06,
|
901 |
+
"loss": 0.0028,
|
902 |
+
"step": 3600
|
903 |
+
},
|
904 |
+
{
|
905 |
+
"epoch": 4.09,
|
906 |
+
"learning_rate": 3.0711111111111115e-06,
|
907 |
+
"loss": 0.0041,
|
908 |
+
"step": 3625
|
909 |
+
},
|
910 |
+
{
|
911 |
+
"epoch": 4.1,
|
912 |
+
"learning_rate": 3.015555555555556e-06,
|
913 |
+
"loss": 0.0048,
|
914 |
+
"step": 3650
|
915 |
+
},
|
916 |
+
{
|
917 |
+
"epoch": 4.1,
|
918 |
+
"learning_rate": 2.96e-06,
|
919 |
+
"loss": 0.003,
|
920 |
+
"step": 3675
|
921 |
+
},
|
922 |
+
{
|
923 |
+
"epoch": 4.11,
|
924 |
+
"learning_rate": 2.904444444444445e-06,
|
925 |
+
"loss": 0.0085,
|
926 |
+
"step": 3700
|
927 |
+
},
|
928 |
+
{
|
929 |
+
"epoch": 4.11,
|
930 |
+
"learning_rate": 2.8488888888888894e-06,
|
931 |
+
"loss": 0.0176,
|
932 |
+
"step": 3725
|
933 |
+
},
|
934 |
+
{
|
935 |
+
"epoch": 4.12,
|
936 |
+
"learning_rate": 2.7933333333333334e-06,
|
937 |
+
"loss": 0.006,
|
938 |
+
"step": 3750
|
939 |
+
},
|
940 |
+
{
|
941 |
+
"epoch": 4.12,
|
942 |
+
"learning_rate": 2.7377777777777783e-06,
|
943 |
+
"loss": 0.0028,
|
944 |
+
"step": 3775
|
945 |
+
},
|
946 |
+
{
|
947 |
+
"epoch": 4.13,
|
948 |
+
"learning_rate": 2.6822222222222223e-06,
|
949 |
+
"loss": 0.0098,
|
950 |
+
"step": 3800
|
951 |
+
},
|
952 |
+
{
|
953 |
+
"epoch": 4.13,
|
954 |
+
"learning_rate": 2.6266666666666668e-06,
|
955 |
+
"loss": 0.015,
|
956 |
+
"step": 3825
|
957 |
+
},
|
958 |
+
{
|
959 |
+
"epoch": 4.14,
|
960 |
+
"learning_rate": 2.5711111111111112e-06,
|
961 |
+
"loss": 0.0118,
|
962 |
+
"step": 3850
|
963 |
+
},
|
964 |
+
{
|
965 |
+
"epoch": 4.14,
|
966 |
+
"learning_rate": 2.5155555555555557e-06,
|
967 |
+
"loss": 0.0043,
|
968 |
+
"step": 3875
|
969 |
+
},
|
970 |
+
{
|
971 |
+
"epoch": 4.15,
|
972 |
+
"learning_rate": 2.46e-06,
|
973 |
+
"loss": 0.0429,
|
974 |
+
"step": 3900
|
975 |
+
},
|
976 |
+
{
|
977 |
+
"epoch": 4.15,
|
978 |
+
"learning_rate": 2.4044444444444446e-06,
|
979 |
+
"loss": 0.0011,
|
980 |
+
"step": 3925
|
981 |
+
},
|
982 |
+
{
|
983 |
+
"epoch": 5.0,
|
984 |
+
"learning_rate": 2.348888888888889e-06,
|
985 |
+
"loss": 0.0031,
|
986 |
+
"step": 3950
|
987 |
+
},
|
988 |
+
{
|
989 |
+
"epoch": 5.01,
|
990 |
+
"learning_rate": 2.2933333333333335e-06,
|
991 |
+
"loss": 0.0011,
|
992 |
+
"step": 3975
|
993 |
+
},
|
994 |
+
{
|
995 |
+
"epoch": 5.01,
|
996 |
+
"learning_rate": 2.237777777777778e-06,
|
997 |
+
"loss": 0.0131,
|
998 |
+
"step": 4000
|
999 |
+
},
|
1000 |
+
{
|
1001 |
+
"epoch": 5.01,
|
1002 |
+
"eval_cer": 45.849683066706916,
|
1003 |
+
"eval_loss": 1.0531306266784668,
|
1004 |
+
"eval_runtime": 303.983,
|
1005 |
+
"eval_samples_per_second": 3.244,
|
1006 |
+
"eval_steps_per_second": 1.622,
|
1007 |
+
"eval_wer": 45.70992366412214,
|
1008 |
+
"step": 4000
|
1009 |
+
},
|
1010 |
+
{
|
1011 |
+
"epoch": 5.02,
|
1012 |
+
"learning_rate": 2.1822222222222225e-06,
|
1013 |
+
"loss": 0.0027,
|
1014 |
+
"step": 4025
|
1015 |
+
},
|
1016 |
+
{
|
1017 |
+
"epoch": 5.02,
|
1018 |
+
"learning_rate": 2.126666666666667e-06,
|
1019 |
+
"loss": 0.0003,
|
1020 |
+
"step": 4050
|
1021 |
+
},
|
1022 |
+
{
|
1023 |
+
"epoch": 5.03,
|
1024 |
+
"learning_rate": 2.0711111111111114e-06,
|
1025 |
+
"loss": 0.0008,
|
1026 |
+
"step": 4075
|
1027 |
+
},
|
1028 |
+
{
|
1029 |
+
"epoch": 5.03,
|
1030 |
+
"learning_rate": 2.0155555555555554e-06,
|
1031 |
+
"loss": 0.0004,
|
1032 |
+
"step": 4100
|
1033 |
+
},
|
1034 |
+
{
|
1035 |
+
"epoch": 5.04,
|
1036 |
+
"learning_rate": 1.9600000000000003e-06,
|
1037 |
+
"loss": 0.0003,
|
1038 |
+
"step": 4125
|
1039 |
+
},
|
1040 |
+
{
|
1041 |
+
"epoch": 5.04,
|
1042 |
+
"learning_rate": 1.9044444444444445e-06,
|
1043 |
+
"loss": 0.0094,
|
1044 |
+
"step": 4150
|
1045 |
+
},
|
1046 |
+
{
|
1047 |
+
"epoch": 5.05,
|
1048 |
+
"learning_rate": 1.848888888888889e-06,
|
1049 |
+
"loss": 0.0003,
|
1050 |
+
"step": 4175
|
1051 |
+
},
|
1052 |
+
{
|
1053 |
+
"epoch": 5.05,
|
1054 |
+
"learning_rate": 1.7933333333333337e-06,
|
1055 |
+
"loss": 0.0029,
|
1056 |
+
"step": 4200
|
1057 |
+
},
|
1058 |
+
{
|
1059 |
+
"epoch": 5.06,
|
1060 |
+
"learning_rate": 1.737777777777778e-06,
|
1061 |
+
"loss": 0.0004,
|
1062 |
+
"step": 4225
|
1063 |
+
},
|
1064 |
+
{
|
1065 |
+
"epoch": 5.06,
|
1066 |
+
"learning_rate": 1.6822222222222224e-06,
|
1067 |
+
"loss": 0.012,
|
1068 |
+
"step": 4250
|
1069 |
+
},
|
1070 |
+
{
|
1071 |
+
"epoch": 5.07,
|
1072 |
+
"learning_rate": 1.6266666666666666e-06,
|
1073 |
+
"loss": 0.0002,
|
1074 |
+
"step": 4275
|
1075 |
+
},
|
1076 |
+
{
|
1077 |
+
"epoch": 5.07,
|
1078 |
+
"learning_rate": 1.5711111111111113e-06,
|
1079 |
+
"loss": 0.0002,
|
1080 |
+
"step": 4300
|
1081 |
+
},
|
1082 |
+
{
|
1083 |
+
"epoch": 5.08,
|
1084 |
+
"learning_rate": 1.5155555555555558e-06,
|
1085 |
+
"loss": 0.0007,
|
1086 |
+
"step": 4325
|
1087 |
+
},
|
1088 |
+
{
|
1089 |
+
"epoch": 5.08,
|
1090 |
+
"learning_rate": 1.46e-06,
|
1091 |
+
"loss": 0.0003,
|
1092 |
+
"step": 4350
|
1093 |
+
},
|
1094 |
+
{
|
1095 |
+
"epoch": 5.09,
|
1096 |
+
"learning_rate": 1.4044444444444447e-06,
|
1097 |
+
"loss": 0.0002,
|
1098 |
+
"step": 4375
|
1099 |
+
},
|
1100 |
+
{
|
1101 |
+
"epoch": 5.09,
|
1102 |
+
"learning_rate": 1.3488888888888891e-06,
|
1103 |
+
"loss": 0.0003,
|
1104 |
+
"step": 4400
|
1105 |
+
},
|
1106 |
+
{
|
1107 |
+
"epoch": 5.1,
|
1108 |
+
"learning_rate": 1.2933333333333334e-06,
|
1109 |
+
"loss": 0.0002,
|
1110 |
+
"step": 4425
|
1111 |
+
},
|
1112 |
+
{
|
1113 |
+
"epoch": 5.1,
|
1114 |
+
"learning_rate": 1.2377777777777778e-06,
|
1115 |
+
"loss": 0.0009,
|
1116 |
+
"step": 4450
|
1117 |
+
},
|
1118 |
+
{
|
1119 |
+
"epoch": 5.11,
|
1120 |
+
"learning_rate": 1.1822222222222223e-06,
|
1121 |
+
"loss": 0.0002,
|
1122 |
+
"step": 4475
|
1123 |
+
},
|
1124 |
+
{
|
1125 |
+
"epoch": 5.11,
|
1126 |
+
"learning_rate": 1.1266666666666667e-06,
|
1127 |
+
"loss": 0.0059,
|
1128 |
+
"step": 4500
|
1129 |
+
},
|
1130 |
+
{
|
1131 |
+
"epoch": 5.12,
|
1132 |
+
"learning_rate": 1.0711111111111112e-06,
|
1133 |
+
"loss": 0.0003,
|
1134 |
+
"step": 4525
|
1135 |
+
},
|
1136 |
+
{
|
1137 |
+
"epoch": 5.12,
|
1138 |
+
"learning_rate": 1.0155555555555557e-06,
|
1139 |
+
"loss": 0.0022,
|
1140 |
+
"step": 4550
|
1141 |
+
},
|
1142 |
+
{
|
1143 |
+
"epoch": 5.13,
|
1144 |
+
"learning_rate": 9.600000000000001e-07,
|
1145 |
+
"loss": 0.0003,
|
1146 |
+
"step": 4575
|
1147 |
+
},
|
1148 |
+
{
|
1149 |
+
"epoch": 5.13,
|
1150 |
+
"learning_rate": 9.044444444444445e-07,
|
1151 |
+
"loss": 0.0005,
|
1152 |
+
"step": 4600
|
1153 |
+
},
|
1154 |
+
{
|
1155 |
+
"epoch": 5.14,
|
1156 |
+
"learning_rate": 8.488888888888889e-07,
|
1157 |
+
"loss": 0.0002,
|
1158 |
+
"step": 4625
|
1159 |
+
},
|
1160 |
+
{
|
1161 |
+
"epoch": 5.14,
|
1162 |
+
"learning_rate": 7.933333333333335e-07,
|
1163 |
+
"loss": 0.0034,
|
1164 |
+
"step": 4650
|
1165 |
+
},
|
1166 |
+
{
|
1167 |
+
"epoch": 5.15,
|
1168 |
+
"learning_rate": 7.377777777777779e-07,
|
1169 |
+
"loss": 0.0075,
|
1170 |
+
"step": 4675
|
1171 |
+
},
|
1172 |
+
{
|
1173 |
+
"epoch": 5.15,
|
1174 |
+
"learning_rate": 6.822222222222223e-07,
|
1175 |
+
"loss": 0.0001,
|
1176 |
+
"step": 4700
|
1177 |
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