Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: wav2vec2 · dense
Базовая модель: wav2vec2-base
Библиотека: transformers
Опубликована: 30 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

ganapati-atharvashirsha-verse-classifier

AbhijeetK3

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная Wav2Vec2-модель для классификации аудио, связанная по названию со стихами «Ганапати Атхарваширша».

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель AbhijeetK3/ganapati-atharvashirsha-verse-classifier — дообученная на неизвестном наборе данных модель Wav2Vec2 для классификации аудио. Она построена на facebook/wav2vec2-base, содержит 113,3 млн параметров и использует архитектуру Wav2Vec2ForSequenceClassification. Заявленная лицензия — Apache-2.0.

Модель предназначена для отнесения аудиозаписей к классам; название указывает на тематику стихов «Ганапати Атхарваширша», но README не описывает классы и предполагаемые сценарии применения. В карточке приведены результаты оценки: loss 2,8025 и accuracy 0,0, поэтому качество классификации по этим данным не подтверждено. Языковую поддержку и ограничения помимо этого установить нельзя.

Сценарии применения

Классификация аудиозаписей по тематическим классам
Экспериментальная классификация аудио с речью или декламацией

Ограничения

На оценочном наборе указана точность 0,0; пригодность модели для практической классификации не подтверждена. Данные обучения, классы и языковая поддержка не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ganapati-atharvashirsha-verse-classifier

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 2.8025
Accuracy: 0.0

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: 3e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 20

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
2.7911	1.0	6	2.8082
2.7464	2.0	12	2.8521
2.7226	3.0	18	2.8788
2.6722	4.0	24	2.9004
2.6117	5.0	30	2.9142
2.5231	6.0	36	2.9137
2.5679	7.0	42	2.9145
2.4826	8.0	48	2.8898
2.4141	9.0	54	2.8920
2.3266	10.0	60	2.8767
2.3152	11.0	66	2.8519
2.2184	12.0	72	2.8754
2.2459	13.0	78	2.8148
2.2875	14.0	84	2.8241
2.1805	15.0	90	2.8219
2.1648	16.0	96	2.8030
2.0973	17.0	102	2.8126
2.0905	18.0	108	2.8122
2.0322	19.0	114	2.8040
2.0680	20.0	120	2.8025

Framework versions

Transformers 5.16.1
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 4.8.5
Tokenizers 0.23.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Нельзя запустить

Для архитектуры wav2vec2 нет загрузчика под задачу text-classification.

Класс архитектуры: Wav2Vec2ForSequenceClassification
Ревизия весов: 02aaf93