/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
113 млн
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-base-korean
Библиотека
transformers
Опубликована
21 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

korean_kws2

yaongua
Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на основе корейской wav2vec2 модель классификации аудио.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 авг 2026

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

yaongua/korean_kws2 — дообученная модель wav2vec2 для классификации аудио. Она основана на Kkonjeong/wav2vec2-base-korean и содержит 113,3 млн параметров. По архитектуре это Wav2Vec2ForSequenceClassification; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка приводит точность 1,0 и loss 0,3679 на наборе оценки, но не описывает метки классов и условия оценки, поэтому практическую интерпретацию этих результатов ограничить нельзя.

Модель предназначена для классификации аудио, однако README не уточняет сценарии применения и обучающие данные. Базовая модель предназначена для транскрибации корейской речи, но это не подтверждает, что данный чекпойнт выполняет транскрибацию. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • Классификация аудиозаписей по классам, предусмотренным моделью
  • Автоматическая категоризация аудио в конвейере обработки звука
  • Оценка аудиозаписей в задачах классификации речи

Ограничения

README не раскрывает набор классов, обучающие данные и условия оценки; указанную точность 1,0 нельзя интерпретировать без этих сведений. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

korean_kws2

This model is a fine-tuned version of Kkonjeong/wav2vec2-base-korean on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3679
  • Accuracy: 1.0

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: 0.0001
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 30
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
No log1.021.89700.3684
No log2.041.89700.3684
No log3.061.87690.1579
No log4.081.89110.2105
No log5.0101.67540.4737
No log6.0121.68310.4211
No log7.0141.52530.5263
No log8.0161.39550.6842
No log9.0181.34990.7368
No log10.0201.26410.8947
No log11.0221.14790.8947
No log12.0241.05030.8947
No log13.0260.95680.8947
No log14.0280.85830.9474
No log15.0300.80901.0
No log16.0320.72931.0
No log17.0340.66701.0
No log18.0360.60951.0
No log19.0380.56491.0
No log20.0400.52581.0
No log21.0420.48891.0
No log22.0440.45921.0
No log23.0460.43491.0
No log24.0480.41661.0
No log25.0500.40281.0
No log26.0520.39081.0
No log27.0540.38121.0
No log28.0560.37451.0
No log29.0580.36981.0
No log30.0600.36791.0

Framework versions

  • Transformers 5.15.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Нельзя запустить

Для архитектуры wav2vec2 нет загрузчика под задачу text-classification.

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForSequenceClassification
Ревизия весов
39584df

0 моделей

    Создать бенчмарк