modelscope-funasr微调时 我遇到一个问题，怎么解决？

在微调ModelScope-FunASR时遇到问题，特别是添加了新的符号到tokens.json文件后模型性能下降，可能的原因和解决方法包括：

1. 检查数据预处理：确保您的训练集、验证集和测试集中的数据都经过了正确的预处理步骤。如果新加的符号“+”需要特殊处理（如转义），则需要在预处理中加入相应逻辑。

2. 符号冲突：检查新加入的符号是否与现有符号产生冲突或混淆。即使是不常用的符号，也可能影响模型的内部表示。

3. 学习率调整：微调时，可能需要调整学习率。如果学习率过高，模型可能会快速偏离正确路径；过低则可能导致模型更新缓慢，无法适应新的符号。

4. 损失函数和评估指标：检查损失函数是否仍然适用于新的任务，以及是否需要更新评估指标以反映新符号的重要性。

5. 模型结构：考虑是否需要修改模型结构来适应新的符号。有时候，增加新的符号需要增加模型的容量或修改架构。

6. 训练时间：如果只进行了少量的训练，模型可能还没有足够学习到新符号的特征。确保模型有足够的时间来学习新的符号表示。

7. Debugging：继续调试代码，确保没有其他隐藏的错误影响模型的训练和预测。

8. 版本控制：确认使用的tokens.json版本与微调模型时使用的版本一致。

9. 实验记录：记录每次实验的设置和结果，以便进行对比分析，找出性能下降的具体原因。

10. 寻求帮助：如果问题仍然无法解决，可以在ModelScope-FunASR的社区论坛或相关技术交流群中寻求帮助，分享您的实验设置和遇到的问题，可能会有经验丰富的开发者或研究人员提供解决方案。

综上所述，通过上述步骤，您应该能够定位并解决微调ModelScope-FunASR时遇到的问题。