/ Модель

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
wav2vec2-bert · dense
Базовая модель
w2v-bert-2.0
Библиотека
transformers
Опубликована
8 сен 2026

w2v-bert-2.0-en-colab-CV16.0

Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Дообученная на базе facebook/w2v-bert-2.0 модель для преобразования английской речи в текст.

416скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены30 сен 2026

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.

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

artoowang/w2v-bert-2.0-en-colab-CV16.0 — дообученная модель распознавания речи на базе facebook/w2v-bert-2.0. Она использует архитектуру Wav2Vec2BertForCTC и принимает аудио, преобразуя речь в текст. В README приведены результаты оценки: loss 0,3282 и WER 0,1287; набор данных указан как None.

Модель содержит 402,7 млн параметров и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. По названию репозитория она ориентирована на английскую речь, однако README не уточняет языковое покрытие, условия оценки и предполагаемые сценарии применения. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • расшифровка английской речи из аудиозаписей
  • создание текстовых расшифровок речевых фрагментов
  • автоматическое распознавание речи в приложениях на Transformers

Ограничения

README сообщает WER 0,1287 на оценочном наборе, но не описывает сам набор, условия оценки или границы применимости результата.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

w2v-bert-2.0-en-colab-CV16.0

This model is a fine-tuned version of facebook/w2v-bert-2.0 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3282
  • Wer: 0.1287

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: 5e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • 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
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.44781.48513000.69570.3970
0.28062.97036000.44480.2278
0.18834.45549000.44140.1693
0.18405.940612000.33720.1427
0.15447.425715000.31010.1342
0.07608.910918000.31590.1264
0.076210.020200.32820.1287

Framework versions

  • Transformers 5.17.0
  • Pytorch 2.14.0
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.23.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2BertForCTC
Ревизия весов
9595877

0 моделей