/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
1,3 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
mms-1b-all
Библиотека
transformers
Опубликована
5 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

mms-1b-all-bigc_mini-drodat-gdro-eta-3.15e-4-dat-0.1321-sd-4.21e-5-42

csikasote
Распознавание речиАудио → текст

Дообученная на BIGC_MINI - BEM модель wav2vec2 для распознавания речи и преобразования аудио в текст.

167скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 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.

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

Модель csikasote/mms-1b-all-bigc_mini-drodat-gdro-eta-3.15e-4-dat-0.1321-sd-4.21e-5-42 — дообученная версия facebook/mms-1b-all на наборе BIGC_MINI - BEM. Это модель распознавания речи на архитектуре wav2vec2 с выходом в виде текста; число параметров — 1,3 млрд. Базовая MMS поддерживает более тысячи языков, но README не уточняет языковое покрытие этой доработанной версии.

Модель предназначена для преобразования речи в текст. На оценочном наборе указаны Loss 34,6637 и CER 0,1229. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но не для коммерческих целей. README не описывает ограничения и сценарии применения подробнее.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей
  • распознавание речи на данных, близких к BIGC_MINI - BEM
  • оценка качества распознавания речи по CER
  • преобразование речевого аудио в текст

Ограничения

README приводит CER 0,1229 и Loss 34,6637 на оценочном наборе, но не уточняет методику оценки или обобщаемость результата на другие данные. Языковое покрытие дообученной версии отдельно не указано; лицензия запрещает коммерческое использование.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mms-1b-all-bigc_mini-drodat-gdro-eta-3.15e-4-dat-0.1321-sd-4.21e-5-42

This model is a fine-tuned version of facebook/mms-1b-all on the BIGC_MINI - BEM dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 34.6637
  • Cer: 0.1229

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: 0.0003
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH 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: 30.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossCer
190.59870.9579500179.27860.9964
42.3721.9157100042.50970.1420
40.18952.8736150040.99520.1376
39.53483.8314200040.20460.1378
37.30024.7893250038.89890.1372
36.12145.7471300037.91220.1304
33.79256.7050350039.05630.1521
32.8517.6628400038.65330.1393
32.24458.6207450037.78990.1465
34.79869.5785500037.05720.1349
34.64510.5364550036.62120.1312
31.377211.4943600035.93640.1236
34.871812.4521650036.64530.1344
31.562813.4100700035.93050.1278
30.361414.3678750035.57070.1300
29.46515.3257800035.03670.1240
28.147416.2835850034.82450.1211
31.097217.2414900034.77560.1217
30.915418.1992950034.78940.1216
29.140419.15711000034.94290.1199
28.450920.11491050034.76760.1225
27.374721.07281100035.39140.1277
31.562522.03071150035.19860.1272
29.36822.98851200034.66410.1229
28.657223.94641250034.95670.1236
29.40824.90421300034.98540.1229
26.295825.86211350035.10670.1214

Framework versions

  • Transformers 4.53.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.5.0
  • Tokenizers 0.21.4

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
741a70d

0 моделей

    Создать бенчмарк