/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
456 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whispeer
Опубликована
18 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

whispeerr

HariprasathSB
Распознавание речиАудио → текст

Дообученная на базе Whispeer модель Whisper для автоматического преобразования тамильской речи из аудио в текст.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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

Whispeerr — дообученная модель распознавания речи на базе HariprasathSB/whispeer, созданная разработчиком HariprasathSB. Она принимает аудио и преобразует речь в текст; архитектура основана на Whisper и реализована классом WhisperForConditionalGeneration. Модель содержит около 455,8 млн параметров и распространяется в формате Safetensors.

Модель предназначена для автоматического распознавания речи. Базовая модель Whispeer дообучена для преобразования тамильской речи из аудио в текст, поэтому тамильский является основным языком применения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных сценариях обучения и оценки этой версии в карточке отсутствуют.

Сценарии применения

  • транскрибация тамильской речи из аудиозаписей
  • распознавание тамильской речи в голосовых сообщениях
  • создание текстовых расшифровок тамильских аудиоматериалов

Ограничения

Карточка не содержит сведений об оценке качества и ограничениях этой версии; базовая модель ориентирована на тамильскую речь.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whispeerr

This model is a fine-tuned version of HariprasathSB/whispeer on the None dataset.

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: 0.003
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • training_steps: 100
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.41.0
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
ebb7840

0 моделей

    Создать бенчмарк