Whisper Large V2 Kazakh

🚀 Whisper Large V2 Kazakh - Drishti Sharma

このモデルは、Common Voice 11.0データセットでopenai/whisper-large-v2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: 0.4261
• 単語誤り率 (Wer): 34.7012

🚀 クイックスタート

このモデルは、Common Voice 11.0データセットを用いてopenai/whisper-large-v2をファインチューニングしたものです。評価セットでは、損失が0.4261、単語誤り率 (Wer) が34.7012という結果を得ています。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

詳細情報は後日提供予定です。

想定用途と制限事項

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

学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率 (learning_rate): 1e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 8
• 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): 100
• 学習ステップ数 (training_steps): 700
• 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 4.26.0.dev0
• Pytorch 1.13.0+cu116
• Datasets 2.8.1.dev0
• Tokenizers 0.13.2

📄 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。