Whisper Native Elderly 9 Dutch

🚀 Whisper Large V2

このモデルは、openai/whisper-large-v2 をNone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: 0.3288
• 単語誤り率 (Wer): 10.1449

🚀 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。以下に、評価セットでの結果を示します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は今後追加予定です。

想定される用途と制限

詳細な情報は今後追加予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は今後追加予定です。

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): 3e-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 (lr_scheduler_warmup_steps): 20
• エポック数 (num_epochs): 5

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.38.0.dev0
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Datasets 2.14.6
• Tokenizers 0.15.0

📄 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。