Whisper Large V2 Bn

🚀 Whisper Large-v2 Bengali

このモデルは、openai/whisper-large-v2 を mozilla-foundation/common_voice_11_0 bn データセットで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: 0.0746
• 単語誤り率 (Wer): 11.1086

📚 ドキュメント

モデルの概要

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
• 訓練バッチサイズ (train_batch_size): 32
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 16
• 乱数シード (seed): 42
• 分散学習タイプ (distributed_type): マルチGPU
• 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タイプ (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): 100
• 学習ステップ数 (training_steps): 1000

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