You need to agree to share your contact information to access this model

This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content.

Log in or Sign Up to review the conditions and access this model content.

wav2vec2-large-mms-1b-nepali

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: 0.2018
  • Wer: 0.2738

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: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 4
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Wer
15.7875 0.0081 100 0.7128 0.5596
0.7921 0.0162 200 0.4744 0.4651
0.6639 0.0242 300 0.4011 0.4230
0.6205 0.0323 400 0.3838 0.4260
0.568 0.0404 500 0.3772 0.4248
0.6622 0.0485 600 0.4107 0.4200
0.5324 0.0566 700 0.4006 0.4085
0.6095 0.0646 800 0.3860 0.4194
0.621 0.0727 900 0.3578 0.4061
0.5708 0.0808 1000 0.3734 0.4085
0.5543 0.0889 1100 0.3835 0.4182
0.5417 0.0970 1200 0.3685 0.4194
0.5531 0.1051 1300 0.3499 0.3983
0.5259 0.1131 1400 0.4114 0.4507
0.5338 0.1212 1500 0.3347 0.3911
0.538 0.1293 1600 0.3508 0.4067
0.5817 0.1374 1700 0.3404 0.3917
0.5473 0.1455 1800 0.5090 0.5439
0.5294 0.1535 1900 0.3251 0.3821
0.5427 0.1616 2000 0.3250 0.3797
0.5325 0.1697 2100 0.3147 0.3755
0.5552 0.1778 2200 0.3287 0.3911
0.504 0.1859 2300 0.3200 0.3628
0.5586 0.1939 2400 0.3537 0.3791
0.4779 0.2020 2500 0.3147 0.3682
0.5105 0.2101 2600 0.3333 0.3959
0.5016 0.2182 2700 0.3420 0.3833
0.5255 0.2263 2800 0.3145 0.3676
0.4935 0.2343 2900 0.3415 0.3700
0.5525 0.2424 3000 0.3250 0.3658
0.5626 0.2505 3100 0.3303 0.3646
0.4871 0.2586 3200 0.3303 0.3995
0.5081 0.2667 3300 0.3206 0.3736
0.5103 0.2747 3400 0.3091 0.3664
0.4824 0.2828 3500 0.3247 0.3833
0.4981 0.2909 3600 0.3175 0.3688
0.4506 0.2990 3700 0.3255 0.3688
0.5137 0.3071 3800 0.3321 0.3857
0.495 0.3152 3900 0.3110 0.3580
0.4884 0.3232 4000 0.3032 0.3616
0.4847 0.3313 4100 0.3235 0.3845
0.5265 0.3394 4200 0.3365 0.3887
0.5055 0.3475 4300 0.3296 0.3664
0.4912 0.3556 4400 0.3137 0.3742
0.5137 0.3636 4500 0.3191 0.3761
0.4948 0.3717 4600 0.3285 0.3742
0.5144 0.3798 4700 0.3491 0.4091
0.5589 0.3879 4800 0.3027 0.3682
0.4573 0.3960 4900 0.3266 0.3700
0.4707 0.4040 5000 0.3295 0.3604
0.519 0.4121 5100 0.3657 0.4152
0.4831 0.4202 5200 0.3081 0.3568
0.4799 0.4283 5300 0.3032 0.3460
0.5275 0.4364 5400 0.3017 0.3598
0.5697 0.4444 5500 0.3040 0.3682
0.4993 0.4525 5600 0.3063 0.3839
0.4442 0.4606 5700 0.3219 0.3821
0.4489 0.4687 5800 0.3151 0.3550
0.4445 0.4768 5900 0.3308 0.3809
0.5076 0.4848 6000 0.3075 0.3598
0.4927 0.4929 6100 0.2955 0.3418
0.462 0.5010 6200 0.3045 0.3442
0.4713 0.5091 6300 0.3161 0.3718
0.4738 0.5172 6400 0.2917 0.3460
0.4744 0.5253 6500 0.3352 0.4019
0.5123 0.5333 6600 0.2994 0.3670
0.4307 0.5414 6700 0.3026 0.3550
0.4752 0.5495 6800 0.3372 0.3833
0.5713 0.5576 6900 0.3215 0.3773
0.4748 0.5657 7000 0.2975 0.3652
0.4392 0.5737 7100 0.3242 0.3983
0.4674 0.5818 7200 0.2947 0.3544
0.5192 0.5899 7300 0.2837 0.3544
0.4789 0.5980 7400 0.2942 0.3502
0.4905 0.6061 7500 0.2882 0.3460
0.5102 0.6141 7600 0.2933 0.3562
0.4122 0.6222 7700 0.2882 0.3604
0.4543 0.6303 7800 0.2913 0.3622
0.4413 0.6384 7900 0.2874 0.3502
0.5043 0.6465 8000 0.2785 0.3568
0.4628 0.6545 8100 0.2852 0.3598
0.4577 0.6626 8200 0.2903 0.3436
0.4575 0.6707 8300 0.2958 0.3562
0.474 0.6788 8400 0.2876 0.3478
0.4095 0.6869 8500 0.2719 0.3406
0.4292 0.6949 8600 0.2808 0.3375
0.483 0.7030 8700 0.2973 0.3718
0.4899 0.7111 8800 0.2952 0.3574
0.4779 0.7192 8900 0.2945 0.3586
0.4629 0.7273 9000 0.2912 0.3520
0.4934 0.7354 9100 0.2799 0.3574
0.4781 0.7434 9200 0.2903 0.3568
0.4611 0.7515 9300 0.2802 0.3381
0.4391 0.7596 9400 0.2707 0.3297
0.3961 0.7677 9500 0.2780 0.3321
0.4649 0.7758 9600 0.2962 0.3761
0.4548 0.7838 9700 0.2818 0.3394
0.4207 0.7919 9800 0.2851 0.3460
0.4527 0.8 9900 0.3131 0.3742
0.4595 0.8081 10000 0.2884 0.3550
0.4243 0.8162 10100 0.2812 0.3454
0.4485 0.8242 10200 0.2998 0.3562
0.4134 0.8323 10300 0.2891 0.3532
0.5286 0.8404 10400 0.2656 0.3279
0.4652 0.8485 10500 0.2827 0.3345
0.5523 0.8566 10600 0.2749 0.3472
0.4316 0.8646 10700 0.2800 0.3478
0.4282 0.8727 10800 0.2781 0.3375
0.4838 0.8808 10900 0.2862 0.3562
0.4217 0.8889 11000 0.2820 0.3484
0.4761 0.8970 11100 0.2787 0.3436
0.4112 0.9051 11200 0.2694 0.3460
0.4902 0.9131 11300 0.2745 0.3508
0.4582 0.9212 11400 0.2857 0.3394
0.4203 0.9293 11500 0.2767 0.3550
0.4695 0.9374 11600 0.2809 0.3400
0.4653 0.9455 11700 0.2824 0.3448
0.4176 0.9535 11800 0.2779 0.3369
0.4494 0.9616 11900 0.2799 0.3472
0.4087 0.9697 12000 0.2640 0.3369
0.6171 0.9778 12100 0.2635 0.3418
0.4507 0.9859 12200 0.2662 0.3418
0.463 0.9939 12300 0.2703 0.3598
0.4189 1.0020 12400 0.2597 0.3225
0.444 1.0101 12500 0.2593 0.3267
0.4328 1.0182 12600 0.2645 0.3285
0.4335 1.0263 12700 0.2613 0.3273
0.4412 1.0343 12800 0.2633 0.3183
0.4179 1.0424 12900 0.2731 0.3213
0.4265 1.0505 13000 0.2735 0.3478
0.378 1.0586 13100 0.2627 0.3249
0.5185 1.0667 13200 0.2627 0.3165
0.4193 1.0747 13300 0.2711 0.3394
0.4204 1.0828 13400 0.2650 0.3303
0.421 1.0909 13500 0.2686 0.3406
0.5101 1.0990 13600 0.2761 0.3508
0.4284 1.1071 13700 0.2678 0.3267
0.435 1.1152 13800 0.2716 0.3436
0.416 1.1232 13900 0.2676 0.3249
0.4338 1.1313 14000 0.2641 0.3327
0.3972 1.1394 14100 0.2631 0.3201
0.4168 1.1475 14200 0.2671 0.3430
0.4692 1.1556 14300 0.2722 0.3424
0.4201 1.1636 14400 0.2633 0.3333
0.4526 1.1717 14500 0.2575 0.3285
0.3899 1.1798 14600 0.2639 0.3285
0.4057 1.1879 14700 0.2730 0.3406
0.3923 1.1960 14800 0.2626 0.3213
0.3788 1.2040 14900 0.2651 0.3394
0.4175 1.2121 15000 0.2668 0.3442
0.409 1.2202 15100 0.2698 0.3201
0.4194 1.2283 15200 0.2773 0.3484
0.4265 1.2364 15300 0.2551 0.3165
0.4349 1.2444 15400 0.2620 0.3189
0.4156 1.2525 15500 0.2657 0.3532
0.4293 1.2606 15600 0.2557 0.3032
0.4109 1.2687 15700 0.2535 0.3105
0.3708 1.2768 15800 0.2597 0.3207
0.4767 1.2848 15900 0.2611 0.3159
0.4414 1.2929 16000 0.2578 0.3255
0.3919 1.3010 16100 0.2528 0.3183
0.4225 1.3091 16200 0.2627 0.3514
0.4427 1.3172 16300 0.2507 0.3093
0.3986 1.3253 16400 0.2686 0.3484
0.4117 1.3333 16500 0.2549 0.3261
0.4071 1.3414 16600 0.2622 0.3261
0.3876 1.3495 16700 0.2593 0.3369
0.437 1.3576 16800 0.2512 0.3183
0.4414 1.3657 16900 0.2460 0.3020
0.4109 1.3737 17000 0.2557 0.3321
0.4121 1.3818 17100 0.2574 0.3291
0.3989 1.3899 17200 0.2514 0.3207
0.3941 1.3980 17300 0.2591 0.3165
0.4127 1.4061 17400 0.2590 0.3141
0.397 1.4141 17500 0.2510 0.3093
0.401 1.4222 17600 0.2620 0.3249
0.439 1.4303 17700 0.2550 0.3177
0.4145 1.4384 17800 0.2532 0.3153
0.4733 1.4465 17900 0.2578 0.3249
0.3935 1.4545 18000 0.2590 0.3189
0.4028 1.4626 18100 0.2594 0.3159
0.4086 1.4707 18200 0.2506 0.3075
0.3725 1.4788 18300 0.2895 0.3333
0.4262 1.4869 18400 0.2586 0.3255
0.425 1.4949 18500 0.2472 0.3177
0.3984 1.5030 18600 0.2563 0.3171
0.3879 1.5111 18700 0.2701 0.3574
0.4227 1.5192 18800 0.2575 0.3243
0.4294 1.5273 18900 0.2648 0.3357
0.4068 1.5354 19000 0.2516 0.3231
0.3703 1.5434 19100 0.2562 0.3249
0.4191 1.5515 19200 0.2557 0.3339
0.4242 1.5596 19300 0.2590 0.3297
0.417 1.5677 19400 0.2483 0.3093
0.3739 1.5758 19500 0.2531 0.3261
0.4015 1.5838 19600 0.2502 0.3237
0.4524 1.5919 19700 0.2489 0.3147
0.4003 1.6 19800 0.2505 0.3153
0.4222 1.6081 19900 0.2481 0.3093
0.3949 1.6162 20000 0.2422 0.3165
0.3868 1.6242 20100 0.2491 0.3171
0.3918 1.6323 20200 0.2581 0.3171
0.3857 1.6404 20300 0.2602 0.3387
0.4372 1.6485 20400 0.2551 0.3165
0.3828 1.6566 20500 0.2587 0.3111
0.374 1.6646 20600 0.2600 0.3075
0.386 1.6727 20700 0.2548 0.3135
0.3849 1.6808 20800 0.2583 0.3123
0.387 1.6889 20900 0.2418 0.3087
0.3949 1.6970 21000 0.2496 0.3213
0.4082 1.7051 21100 0.2538 0.3321
0.383 1.7131 21200 0.2476 0.3153
0.3763 1.7212 21300 0.2498 0.3105
0.403 1.7293 21400 0.2414 0.3099
0.3998 1.7374 21500 0.2487 0.3141
0.3987 1.7455 21600 0.2529 0.3135
0.3935 1.7535 21700 0.2470 0.3183
0.3685 1.7616 21800 0.2543 0.3177
0.3545 1.7697 21900 0.2570 0.3556
0.4191 1.7778 22000 0.2485 0.3117
0.3801 1.7859 22100 0.2523 0.3430
0.3657 1.7939 22200 0.2512 0.3207
0.3989 1.8020 22300 0.2512 0.3141
0.4272 1.8101 22400 0.2479 0.3057
0.3538 1.8182 22500 0.2522 0.3093
0.3669 1.8263 22600 0.2449 0.3081
0.4001 1.8343 22700 0.2464 0.3141
0.4654 1.8424 22800 0.2414 0.3189
0.4409 1.8505 22900 0.2571 0.3249
0.4003 1.8586 23000 0.2491 0.3303
0.373 1.8667 23100 0.2544 0.3273
0.4319 1.8747 23200 0.2551 0.3051
0.3598 1.8828 23300 0.2442 0.3141
0.3741 1.8909 23400 0.2451 0.3153
0.414 1.8990 23500 0.2415 0.3135
0.3897 1.9071 23600 0.2473 0.3237
0.3844 1.9152 23700 0.2453 0.3087
0.401 1.9232 23800 0.2479 0.3129
0.372 1.9313 23900 0.2415 0.2966
0.3568 1.9394 24000 0.2417 0.3039
0.3972 1.9475 24100 0.2442 0.3117
0.3564 1.9556 24200 0.2487 0.3141
0.3876 1.9636 24300 0.2533 0.3105
0.413 1.9717 24400 0.2516 0.3279
0.4999 1.9798 24500 0.2425 0.3165
0.3829 1.9879 24600 0.2452 0.3093
0.4165 1.9960 24700 0.2484 0.3039
0.3879 2.0040 24800 0.2390 0.2984
0.3857 2.0121 24900 0.2342 0.3081
0.4062 2.0202 25000 0.2359 0.2948
0.3909 2.0283 25100 0.2368 0.3069
0.3664 2.0364 25200 0.2463 0.2990
0.3949 2.0444 25300 0.2402 0.2996
0.3731 2.0525 25400 0.2427 0.3117
0.3693 2.0606 25500 0.2332 0.2984
0.3648 2.0687 25600 0.2422 0.3045
0.3734 2.0768 25700 0.2383 0.3008
0.3858 2.0848 25800 0.2432 0.3153
0.3668 2.0929 25900 0.2398 0.3183
0.3795 2.1010 26000 0.2421 0.3093
0.3515 2.1091 26100 0.2446 0.3135
0.3636 2.1172 26200 0.2392 0.3002
0.4091 2.1253 26300 0.2346 0.3105
0.3878 2.1333 26400 0.2363 0.3026
0.3577 2.1414 26500 0.2297 0.3111
0.3776 2.1495 26600 0.2387 0.3045
0.3691 2.1576 26700 0.2435 0.3255
0.3642 2.1657 26800 0.2326 0.3008
0.4176 2.1737 26900 0.2344 0.2924
0.3463 2.1818 27000 0.2330 0.3117
0.3967 2.1899 27100 0.2340 0.3026
0.3597 2.1980 27200 0.2360 0.2990
0.3596 2.2061 27300 0.2308 0.2942
0.3889 2.2141 27400 0.2285 0.3002
0.383 2.2222 27500 0.2343 0.2936
0.3693 2.2303 27600 0.2240 0.2924
0.3487 2.2384 27700 0.2344 0.3129
0.3823 2.2465 27800 0.2294 0.2972
0.3846 2.2545 27900 0.2279 0.3020
0.3539 2.2626 28000 0.2309 0.2966
0.3888 2.2707 28100 0.2251 0.3039
0.3822 2.2788 28200 0.2302 0.3045
0.3864 2.2869 28300 0.2290 0.3002
0.3784 2.2949 28400 0.2319 0.3045
0.3504 2.3030 28500 0.2312 0.3129
0.3571 2.3111 28600 0.2299 0.3002
0.3553 2.3192 28700 0.2271 0.2996
0.3403 2.3273 28800 0.2318 0.3057
0.3855 2.3354 28900 0.2249 0.2960
0.3641 2.3434 29000 0.2301 0.2912
0.3293 2.3515 29100 0.2384 0.3051
0.3934 2.3596 29200 0.2264 0.2996
0.385 2.3677 29300 0.2234 0.3002
0.384 2.3758 29400 0.2270 0.3045
0.3508 2.3838 29500 0.2361 0.3141
0.3465 2.3919 29600 0.2352 0.3002
0.353 2.4 29700 0.2299 0.2954
0.3811 2.4081 29800 0.2276 0.2954
0.3385 2.4162 29900 0.2232 0.3039
0.3623 2.4242 30000 0.2218 0.2900
0.3854 2.4323 30100 0.2274 0.2954
0.4101 2.4404 30200 0.2243 0.2894
0.3882 2.4485 30300 0.2243 0.2912
0.3436 2.4566 30400 0.2234 0.2882
0.3515 2.4646 30500 0.2309 0.2900
0.3421 2.4727 30600 0.2266 0.2876
0.3492 2.4808 30700 0.2335 0.2912
0.349 2.4889 30800 0.2232 0.2918
0.3532 2.4970 30900 0.2246 0.2954
0.3389 2.5051 31000 0.2308 0.2996
0.3824 2.5131 31100 0.2234 0.2978
0.3734 2.5212 31200 0.2282 0.2990
0.3607 2.5293 31300 0.2270 0.2990
0.3282 2.5374 31400 0.2270 0.3117
0.3163 2.5455 31500 0.2285 0.3032
0.3884 2.5535 31600 0.2267 0.2906
0.3776 2.5616 31700 0.2270 0.3032
0.3693 2.5697 31800 0.2245 0.2966
0.325 2.5778 31900 0.2308 0.3189
0.3451 2.5859 32000 0.2280 0.2876
0.3506 2.5939 32100 0.2253 0.2996
0.3286 2.6020 32200 0.2247 0.2900
0.3611 2.6101 32300 0.2246 0.2900
0.3849 2.6182 32400 0.2217 0.2948
0.3433 2.6263 32500 0.2161 0.2864
0.3647 2.6343 32600 0.2233 0.2984
0.3426 2.6424 32700 0.2232 0.2966
0.3475 2.6505 32800 0.2226 0.2894
0.3423 2.6586 32900 0.2295 0.2972
0.3656 2.6667 33000 0.2210 0.3014
0.3356 2.6747 33100 0.2210 0.2936
0.3925 2.6828 33200 0.2164 0.2990
0.3368 2.6909 33300 0.2252 0.3069
0.3295 2.6990 33400 0.2211 0.2948
0.342 2.7071 33500 0.2211 0.2966
0.3738 2.7152 33600 0.2182 0.2828
0.3291 2.7232 33700 0.2231 0.2930
0.3686 2.7313 33800 0.2236 0.3075
0.3412 2.7394 33900 0.2158 0.2942
0.3689 2.7475 34000 0.2138 0.2900
0.3223 2.7556 34100 0.2170 0.2930
0.2917 2.7636 34200 0.2138 0.2972
0.3351 2.7717 34300 0.2184 0.3111
0.3306 2.7798 34400 0.2181 0.2966
0.3135 2.7879 34500 0.2235 0.2942
0.3416 2.7960 34600 0.2275 0.2882
0.3932 2.8040 34700 0.2235 0.2858
0.3595 2.8121 34800 0.2211 0.2918
0.3198 2.8202 34900 0.2172 0.2888
0.3397 2.8283 35000 0.2190 0.2882
0.3443 2.8364 35100 0.2187 0.2828
0.3616 2.8444 35200 0.2199 0.2852
0.3615 2.8525 35300 0.2233 0.2954
0.3611 2.8606 35400 0.2196 0.3002
0.3097 2.8687 35500 0.2188 0.2888
0.3947 2.8768 35600 0.2259 0.2888
0.3261 2.8848 35700 0.2184 0.2888
0.3392 2.8929 35800 0.2194 0.2948
0.3251 2.9010 35900 0.2216 0.2978
0.352 2.9091 36000 0.2179 0.2894
0.3255 2.9172 36100 0.2208 0.2870
0.3347 2.9253 36200 0.2245 0.2960
0.3423 2.9333 36300 0.2209 0.2924
0.3172 2.9414 36400 0.2176 0.2774
0.3444 2.9495 36500 0.2174 0.2822
0.3503 2.9576 36600 0.2175 0.2840
0.3087 2.9657 36700 0.2240 0.2960
0.3096 2.9737 36800 0.2249 0.2966
0.4616 2.9818 36900 0.2200 0.2846
0.3225 2.9899 37000 0.2290 0.3093
0.3596 2.9980 37100 0.2224 0.2888
0.3088 3.0061 37200 0.2182 0.2912
0.3039 3.0141 37300 0.2217 0.2978
0.3053 3.0222 37400 0.2148 0.2858
0.3203 3.0303 37500 0.2188 0.2918
0.3543 3.0384 37600 0.2181 0.2804
0.3509 3.0465 37700 0.2157 0.2804
0.3513 3.0545 37800 0.2130 0.2834
0.3469 3.0626 37900 0.2147 0.2762
0.3305 3.0707 38000 0.2128 0.2828
0.3053 3.0788 38100 0.2166 0.2828
0.3236 3.0869 38200 0.2150 0.2810
0.3022 3.0949 38300 0.2164 0.2840
0.3405 3.1030 38400 0.2125 0.2828
0.3607 3.1111 38500 0.2155 0.2828
0.3218 3.1192 38600 0.2172 0.2972
0.3318 3.1273 38700 0.2194 0.2834
0.3619 3.1354 38800 0.2119 0.2852
0.3183 3.1434 38900 0.2108 0.2726
0.3662 3.1515 39000 0.2133 0.2756
0.3408 3.1596 39100 0.2109 0.2744
0.3332 3.1677 39200 0.2129 0.2780
0.4074 3.1758 39300 0.2151 0.2852
0.3362 3.1838 39400 0.2112 0.2756
0.2732 3.1919 39500 0.2115 0.2744
0.3305 3.2 39600 0.2143 0.2756
0.3362 3.2081 39700 0.2121 0.2696
0.3237 3.2162 39800 0.2149 0.2744
0.3223 3.2242 39900 0.2184 0.2900
0.3578 3.2323 40000 0.2144 0.2852
0.335 3.2404 40100 0.2144 0.2798
0.3299 3.2485 40200 0.2156 0.2870
0.3349 3.2566 40300 0.2154 0.2828
0.3156 3.2646 40400 0.2142 0.2840
0.3289 3.2727 40500 0.2127 0.2852
0.3306 3.2808 40600 0.2147 0.2804
0.3187 3.2889 40700 0.2145 0.2828
0.3172 3.2970 40800 0.2168 0.2852
0.3461 3.3051 40900 0.2145 0.2870
0.3255 3.3131 41000 0.2121 0.2810
0.3101 3.3212 41100 0.2121 0.2744
0.2992 3.3293 41200 0.2118 0.2738
0.3217 3.3374 41300 0.2122 0.2768
0.3239 3.3455 41400 0.2099 0.2732
0.3283 3.3535 41500 0.2140 0.2774
0.3586 3.3616 41600 0.2112 0.2732
0.3196 3.3697 41700 0.2110 0.2798
0.3394 3.3778 41800 0.2115 0.2786
0.3368 3.3859 41900 0.2106 0.2780
0.2976 3.3939 42000 0.2105 0.2870
0.3175 3.4020 42100 0.2089 0.2780
0.3234 3.4101 42200 0.2104 0.2774
0.3306 3.4182 42300 0.2096 0.2744
0.362 3.4263 42400 0.2066 0.2780
0.3188 3.4343 42500 0.2088 0.2804
0.38 3.4424 42600 0.2084 0.2816
0.3316 3.4505 42700 0.2093 0.2804
0.2964 3.4586 42800 0.2079 0.2738
0.3204 3.4667 42900 0.2061 0.2792
0.2899 3.4747 43000 0.2060 0.2774
0.3126 3.4828 43100 0.2093 0.2738
0.3161 3.4909 43200 0.2093 0.2750
0.312 3.4990 43300 0.2091 0.2816
0.2768 3.5071 43400 0.2106 0.2744
0.3602 3.5152 43500 0.2068 0.2696
0.3375 3.5232 43600 0.2095 0.2780
0.3238 3.5313 43700 0.2081 0.2756
0.2775 3.5394 43800 0.2111 0.2774
0.3183 3.5475 43900 0.2089 0.2804
0.3839 3.5556 44000 0.2074 0.2798
0.3158 3.5636 44100 0.2085 0.2774
0.3061 3.5717 44200 0.2067 0.2750
0.317 3.5798 44300 0.2087 0.2792
0.341 3.5879 44400 0.2070 0.2798
0.3186 3.5960 44500 0.2070 0.2786
0.3621 3.6040 44600 0.2072 0.2780
0.3305 3.6121 44700 0.2071 0.2792
0.3022 3.6202 44800 0.2072 0.2768
0.2915 3.6283 44900 0.2075 0.2792
0.3064 3.6364 45000 0.2065 0.2756
0.3063 3.6444 45100 0.2064 0.2732
0.3129 3.6525 45200 0.2079 0.2780
0.3258 3.6606 45300 0.2066 0.2768
0.2909 3.6687 45400 0.2058 0.2756
0.2995 3.6768 45500 0.2078 0.2774
0.3169 3.6848 45600 0.2061 0.2756
0.3219 3.6929 45700 0.2057 0.2738
0.3248 3.7010 45800 0.2049 0.2810
0.3287 3.7091 45900 0.2041 0.2780
0.3036 3.7172 46000 0.2034 0.2756
0.3154 3.7253 46100 0.2024 0.2744
0.3255 3.7333 46200 0.2034 0.2732
0.3313 3.7414 46300 0.2030 0.2690
0.3366 3.7495 46400 0.2032 0.2726
0.3281 3.7576 46500 0.2034 0.2774
0.2544 3.7657 46600 0.2044 0.2750
0.3329 3.7737 46700 0.2030 0.2744
0.3236 3.7818 46800 0.2044 0.2774
0.2832 3.7899 46900 0.2042 0.2744
0.2946 3.7980 47000 0.2039 0.2750
0.2979 3.8061 47100 0.2020 0.2690
0.3227 3.8141 47200 0.2024 0.2690
0.2861 3.8222 47300 0.2030 0.2714
0.3177 3.8303 47400 0.2022 0.2659
0.3644 3.8384 47500 0.2024 0.2671
0.3227 3.8465 47600 0.2021 0.2762
0.4016 3.8545 47700 0.2027 0.2762
0.2869 3.8626 47800 0.2022 0.2744
0.3261 3.8707 47900 0.2023 0.2702
0.3377 3.8788 48000 0.2024 0.2726
0.3018 3.8869 48100 0.2023 0.2714
0.2937 3.8949 48200 0.2018 0.2702
0.2998 3.9030 48300 0.2016 0.2726
0.3123 3.9111 48400 0.2023 0.2738
0.3144 3.9192 48500 0.2025 0.2750
0.3238 3.9273 48600 0.2022 0.2720
0.3168 3.9354 48700 0.2014 0.2744
0.3445 3.9434 48800 0.2013 0.2720
0.3328 3.9515 48900 0.2016 0.2750
0.302 3.9596 49000 0.2014 0.2714
0.2805 3.9677 49100 0.2017 0.2762
0.4336 3.9758 49200 0.2017 0.2750
0.3404 3.9838 49300 0.2018 0.2738
0.3419 3.9919 49400 0.2019 0.2738
0.3195 4.0 49500 0.2018 0.2738

Framework versions

  • Transformers 4.45.0.dev0
  • Pytorch 2.3.1+cu118
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1
Downloads last month
17
Safetensors
Model size
965M params
Tensor type
F32
·
Inference API
Unable to determine this model's library. Check the docs .

Model tree for bishaltwr/wav2vec2-large-mms-1b-nepali

Finetuned
(185)
this model