Whisper Tiny Informal Arabic

🚀 Whisper Tiny Informal Arabic

このモデルは、インフォーマルなアラビア語データセットで openai/whisper-tiny をファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 1.1448
• 単語誤り率 (Wer): 63.7075

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率 (learning_rate): 1e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 16
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 乱数シード (seed): 42
• オプティマイザ (optimizer): OptimizerNames.ADAMW_TORCHを使用。ベータ値は(0.9, 0.999)、イプシロンは1e-08、追加のオプティマイザ引数はなし
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): 線形
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ (lr_scheduler_warmup_steps): 500
• 学習ステップ数 (training_steps): 5000
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): ネイティブAMP

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.48.3
• Pytorch 2.5.1+cu124
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。

モデル情報

モデルインデックス

• 名前: Whisper Tiny Informal Arabic
  • 結果:
    • タスク:
      • 名前: 自動音声認識 (Automatic Speech Recognition)
      • タイプ: automatic-speech-recognition
    • データセット:
      • 名前: インフォーマルなアラビア語 (Informal Arabic)
      • タイプ: itskavya/gp
      • 設定: default
      • 分割: None
      • 引数: default
    • 評価指標:
      • 名前: 単語誤り率 (Wer)
      • タイプ: wer
      • 値: 63.70745170193193

⚠️ 重要提示

このモデルカードはTrainerがアクセスできる情報に基づいて自動生成されています。おそらく校正して完成させ、このコメントを削除する必要があります。