Whisper Large V3 Turkish Test1

🚀 Whisper Test TR - Erdi YALÇIN

このモデルは、Common Voice 17.0データセットでopenai/whisper-large-v3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: 0.1566
• 単語誤り率 (Wer): 12.7956

🚀 クイックスタート

このモデルはCommon Voice 17.0データセットを使用してopenai/whisper-large-v3をファインチューニングしたもので、自動音声認識タスクに使用できます。

✨ 主な機能

• 自動音声認識タスクに適用可能です。
• Common Voice 17.0データセットでファインチューニングされています。

📦 インストール

READMEに具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

READMEに具体的なコード例が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

詳細情報は未提供です。

想定される用途と制限

詳細情報は未提供です。

学習と評価データ

詳細情報は未提供です。

🔧 技術詳細

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): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): linear
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ数 (lr_scheduler_warmup_steps): 250
• 学習ステップ数 (training_steps): 1000
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.40.1
• Pytorch 2.2.1+cu121
• Datasets 2.19.0
• Tokenizers 0.19.1

📄 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。