Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 153 млн
Архитектура: whisper · dense
Опубликована: 10 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

small_8_d

simran14

Языковая модель

Дообученная модель Whisper для распознавания речи на маратхи и преобразования аудио в текст.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 авг 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

simran14/small_8_d — дообученная модель семейства Whisper с архитектурой WhisperForConditionalGeneration и 153,1 млн параметров. В README указано, что она обучена на датасете Common Voice 11.0 и предназначена для распознавания речи; на наборе оценки приведены Loss 0,4342 и WER 17,4197. Метаданные указывают язык mr, то есть маратхи, поэтому модель подходит для преобразования речи на маратхи в текст. Модель распространяется в формате safetensors. Сведения о лицензии и ограничениях в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

транскрибация аудиозаписей на маратхи
распознавание речи на маратхи
создание текстовых расшифровок записей Common Voice

Ограничения

В README не описаны ограничения модели; на указанном наборе оценки WER составляет 17,4197. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

simrank14 Whisper small 1D 8e

This model is a fine-tuned version of simran14/small_8_d on the Common Voice 11.0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.4342
Wer: 17.4197

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: 8
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: 100
num_epochs: 8
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
0.0021	4.7393	1000	0.4342	17.4197

Framework versions

Transformers 4.45.0.dev0
Pytorch 2.3.1+cu121
Datasets 2.20.1.dev0
Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов: e9b81fa