/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
open-ai-small-2
Опубликована
30 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

open-ai-small-3

jadasdn
Распознавание речиАудио → текст

Дообученная модель Whisper для автоматического преобразования аудиоречи в текст.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 ноя 2023

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

jadasdn/open-ai-small-3 — дообученная модель распознавания речи на базе jadasdn/open-ai-small-2, относящейся к семейству Whisper. Модель содержит 153,1 млн параметров и предназначена для преобразования аудиоречи в текст; опубликованные веса находятся в формате safetensors.

В карточке приведены результаты оценки: loss 0,4889 и WER 33,6269. Данные об обучающем наборе не раскрыты, поэтому результаты не позволяют судить о качестве на конкретных языках или типах аудио. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей в текст
  • распознавание речи в голосовых сообщениях
  • создание текстовых расшифровок аудиоматериалов

Ограничения

Обучающий набор и поддерживаемые языки в карточке не описаны. На оценочном наборе указаны WER 33,6269 и loss 0,4889; качество на других данных может отличаться.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

open-ai-small-3

This model is a fine-tuned version of jadasdn/open-ai-small-2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.4889
  • Wer: 33.6269

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: 1e-05
  • train_batch_size: 16
  • 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: 500
  • training_steps: 4000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.17432.010000.353826.4483
0.01734.020000.431433.3993
0.00286.030000.475635.0962
0.00148.040000.488933.6269

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.15.0
  • Tokenizers 0.15.0

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
947f49d

0 моделей

    Создать бенчмарк