You can deploy this model and start earning money today!

bishaltwr/
wav2vec2-large-mms-1b-nepali

Name: wav2vec2-large-mms-1b-nepali
Availability: InStock

safetensors

wav2vec2

generated_from_trainer

facebook/mms-1b-all

finetune

cc-by-nc-4.0

Views

No views yet

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

bishaltwr/wav2vec2-large-mms-1b-nepali

wav2vec2-large-mms-1b-nepali

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

bishaltwr/
wav2vec2-large-mms-1b-nepali