/ Модель

Характеристики

Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
9 июл 2026

whisper-small-finetuned-iwslt-irish-welsh-curriculum-no-frozen-decoder

Распознавание речиАудио → текст

Производная модели jjnhuang/whisper-small-finetuned-iwslt-irish-welsh-50-50-no-frozen-decoder. Дообученная на базе Whisper Small модель для распознавания речи, ориентированная, судя по названию, на ирландский и валлийский языки.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июл 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

Карточка модели jjnhuang/whisper-small-finetuned-iwslt-irish-welsh-curriculum-no-frozen-decoder на Hugging Face совпадает с карточкой jjnhuang/whisper-small-finetuned-iwslt-irish-welsh-50-50-no-frozen-decoder, поэтому описание составлено по ней.

Это дообученная модель распознавания речи на базе openai/whisper-small, разработанной OpenAI. Веса содержат 153,1 млн параметров; модель использует архитектуру Whisper и принимает аудио для автоматического распознавания речи. Название репозитория указывает на настройку для ирландского и валлийского языков, однако карточка не описывает точные языковые настройки и обучающий набор данных.

В README приведены результаты оценки: WER 101,3191, BLEU 0,8463, chrF++ 13,0678 и COMET 0,4192. Высокое значение WER указывает на слабое качество распознавания в указанной оценке, поэтому пригодность модели для практической транскрибации следует проверять на собственных данных. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • экспериментальная транскрибация речи на ирландском языке
  • экспериментальная транскрибация речи на валлийском языке
  • сравнение качества Whisper на малоресурсных языках

Ограничения

README сообщает о WER 101,3191 на оценочном наборе, что указывает на низкое качество распознавания в этой оценке. Обучающий датасет и подробные сценарии применения не описаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-small-finetuned-iwslt-irish-welsh-curriculum-no-frozen-decoder

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 5.7829
  • Wer: 101.3191
  • Bleu: 0.8463
  • Chrf++: 13.0678
  • Comet: 0.4192

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 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: 1000
  • training_steps: 5000
  • mixed_precision_training: Native AMP
  • label_smoothing_factor: 0.1

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWerBleuChrf++Comet
1.82912.670912504.9555104.64401.096813.92310.4142
1.55865.341925005.2521105.52950.843114.08580.4130
1.48798.012837505.5397104.86990.767613.49090.4183
1.430610.683850005.7829101.31910.846313.06780.4192

Framework versions

  • Transformers 4.52.0
  • Pytorch 2.12.1+cu130
  • Datasets 2.21.0
  • 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
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
b16c3ff

0 моделей