Whisper Small Slovenian

🚀 Whisper Small Sl - samolego

このモデルは、openai/whisper-small をASRデータベース ARTUR 1.0 (audio) dataset でファインチューニングしたバージョンです。Artur-B-brani と Artur-B-Studio でトレーニングされました。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.1226
• 単語誤り率 (Wer): 11.0097

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声認識タスクに使用できます。具体的な使い方は、モデルの提供元のドキュメントを参照してください。

✨ 主な機能

• 多形式対応: ggml と safetensors の両方の形式が利用可能です。
• 高精度: 評価セットで良好な損失と単語誤り率を達成しています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

ggml と safetensors の両方の形式が利用可能です。 ggmlに不慣れな方は、whisper.cpp をチェックすることをおすすめします。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

トレーニングと評価データ

Verdonik, Darinka; et al., 2023, ASR database ARTUR 1.0 (audio), Slovenian language resource repository CLARIN.SI, ISSN 2820-4042, http://hdl.handle.net/11356/1776.

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング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): 5e-05
• トレーニングバッチサイズ (train_batch_size): 16
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 16
• 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): 線形
• エポック数 (num_epochs): 3.0

トレーニング結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.39.0.dev0
• Pytorch 2.0.1+cu117
• Datasets 2.18.0
• Tokenizers 0.15.2

📄 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。