Whisper Large V2 Mix Jp

🚀 openai/whisper-large-v2

このモデルは、vumichien/preprocessed_jsut_jsss_css10_common_voice_11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: 0.2284
• 単語誤り率 (Wer): 7.6453
• 文字誤り率 (Cer): 4.7187

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日追加予定です。

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
• 勾配累積ステップ数 (gradient_accumulation_steps): 2
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 16
• 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 (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): 500
• 学習ステップ数 (training_steps): 10000
• 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: 4.26.0.dev0
• Pytorch: 1.13.0+cu117
• Datasets: 2.7.1.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。

📊 モデル情報