Дообученная на корейских речевых данных модель Whisper Large v3 Turbo для автоматической транскрибации корейской речи.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
royshilkrot/whisper-large-v3-turbo-korean-ggml — дообученная модель распознавания речи на основе OpenAI Whisper Large v3 Turbo, созданная для транскрибирования корейской речи. Обучение проводилось на двух корейских наборах данных общим объёмом около 102 тысяч предложений; в карточке сообщается, что последний чекпойнт достиг примерно 16 WER против примерно 24 WER ранее.
Модель использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration и содержит 905,2 млн параметров. Она принимает аудио и выдаёт текст; карточка указывает корейский язык. Указанная лицензия — Apache 2.0. README называет модель GGML, однако метаданные репозитория указывают формат файлов safetensors.
В README приведена оценка около 16 WER, но не описаны условия и методика оценки. Данные не подтверждают заявленный в названии GGML формат: метаданные указывают safetensors.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a fine-tune of OpenAI's Whisper Large v3 Turbo model (https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3-turbo) over the following Korean datasets:
https://huggingface.co/datasets/Junhoee/STT_Korean_Dataset_80000 https://huggingface.co/datasets/Bingsu/zeroth-korean Combined they have roughly 102k sentences.
This is the last checkpoint which has achieved ~16 WER (down from ~24 WER).
Training was 10,000 iterations.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…