/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
safetensors
Опубликована
11 сен 2026

p21-qwen3-asr-sealion-p4-step-50315-randomized

Распознавание речиАудио, текст → текст

Экспериментальный чекпойнт P21 на основе Qwen3-ASR и SEA-LION для преобразования аудио в текст в составе проектного раннера.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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

Это частный экспериментальный чекпойнт P21, объединяющий аудиобашню Qwen3-ASR, обученный проектор размерности 1024→4096→5120 и состояние Deep-rsLoRA из 496 модулей для замороженного декодера SEA-LION. Он предназначен для оценки и продолжения обучения в составе проектного раннера P21; сам по себе не является готовой моделью Transformers и требует закреплённых внешних компонентов — декодера, токенизатора, ресурсов обработки аудио и нативного зрения.

Заявленный сценарий — преобразование аудио в текст с использованием Qwen3-ASR и декодера SEA-LION. Снимок создан на шаге 50 315 из 70 330; краткая оценка на 1 024 обновлениях показала результаты слабее принятого родительского чекпойнта по тамильскому языку и текстовым результатам на шести языках SEA. Загрузка файлов safetensors подтверждает целостность файлов, но не качество работы всей модели. Репозиторий обозначен как частный и экспериментальный; лицензия в метаданных указана как other, конкретные условия использования не приведены.

Сценарии применения

  • экспериментальная транскрибация аудио
  • оценка распознавания речи на языках Юго-Восточной Азии
  • продолжение обучения мультимодальной модели P21
  • проверка композиции аудиобашни, проектора и адаптера декодера

Ограничения

Чекпойнт не является самостоятельной моделью Transformers и требует внешних компонентов и раннера P21. Небольшая оценка показала более слабые результаты по тамильскому языку и тексту на шести языках SEA, чем у принятого родительского чекпойнта.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

P21 Qwen3-ASR + SEA-LION P4 randomized checkpoint, step 50,315

This private repository preserves the settled inference checkpoint used as the parent of the longer P4 randomized continuation.

Artifact class

Private inference/evaluation checkpoint snapshot. This is not a promoted model release and is not a standalone Transformers AutoModel repository. It contains the three trained BF16 components needed by the P21 composition code:

  • audio_tower.safetensors: trained Qwen3-ASR audio tower
  • target_projector.safetensors: trained 1024→4096→5120 projector
  • decoder_deep_lora.safetensors: 496-module Deep-rsLoRA state for the frozen SEA-LION decoder

The frozen decoder, tokenizer/native-vision assets, and audio processor are external dependencies pinned in checkpoint_config.json. The 14.24 GB optimizer/RNG state, corpus rows/media, evaluator gold and predictions, private paths, and service state are deliberately excluded.

Canonical identity

  • Run: p21_p4_post_sea_randomized_canary_20260911_01
  • Generation: step_050315_1789130103064776203
  • P4/global step: 50,315 / 70,330
  • Parent generation: step_049291_1789014139367389200
  • Parent state SHA-256: 9c5ac1acf5a9d59242a7de45df10f260597433d0f22d55ce61c634cc64aa0b31
  • Checkpoint state SHA-256: 27d54452f2f9cc62755050e7463d02a38ef0efc74c388f4b58dfa7de94eaf446
  • Fresh-process strict reload: PASS_P21_P4_POST_SEA_RANDOMIZED_CANARY_STRICT_RELOAD

See provenance.json and MANIFEST.sha256 for exact component hashes and parameter counts.

Status and evaluation boundary

This snapshot is private, experimental, and not promotion-authorized. Its 1,024-update benchmark was too small to support a promotion decision and showed weaker Tamil and six-language SEA text results than the accepted post-SEA parent. It was retained as a settled continuation parent only after explicit authorization to obtain a larger training signal.

Private Hub storage is archival and evaluation infrastructure. It does not change training-data admission, redistribution, model-release, or promotion state recorded by the source checkpoint.

Composition

The intended runtime composition is:

Pinned Qwen3-ASR processor + trained audio tower
→ trained 1024→4096→5120 projector
→ pinned frozen Qwen-SEA-LION decoder/native-vision stack
→ exact trained 496-module Deep-rsLoRA state

Use the project’s P21 runner/evaluator to construct the architecture, install the Deep-LoRA modules, and strict-load these files. Loading safetensors successfully proves file integrity, not end-to-end model behavior.

Security and privacy

Do not make this repository public or gated-public without a separate rights review and explicit authorization. Do not load pickle-bearing optimizer state from untrusted sources; no optimizer is included here.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · safetensors

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
8c0e74d

0 моделей