/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
456 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-medium
Библиотека
transformers
Опубликована
1 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

whisper-meduim-mongolian

Cafet
Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Дообученная на монгольских данных модель Whisper Medium для транскрибации речи в текст.

58скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 мая 2024

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Cafet/whisper-meduim-mongolian — дообученная Cafet версия мультиязычной модели OpenAI Whisper Medium для распознавания речи на монгольском языке. Модель принимает аудио и преобразует речь в текст; она основана на архитектуре Whisper и содержит 455,8 млн параметров.

На оценочном наборе указаны loss 0,3098 и WER 26,8664. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация монгольской речи в текст
  • распознавание монгольской речи в аудиозаписях
  • автоматическая расшифровка монгольских интервью и диктовок

Ограничения

На оценочном наборе указан WER 26,8664; качество на других типах аудио может отличаться.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейIV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-meduim-mongolian

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-medium on custom. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3098
  • Wer: 26.8664

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • 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: 2000
  • training_steps: 10000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.30340.939820000.413545.1152
0.14431.879740000.312735.3290
0.06182.819560000.303831.0534
0.01793.759480000.304228.3673
0.00284.6992100000.309826.8664

Framework versions

  • Transformers 4.40.1
  • Pytorch 2.2.0
  • Datasets 2.19.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
2306fff

0 моделей

    Создать бенчмарк