Whisper Small Ta

🚀 Whisper Small Ta - Navin Kumar J

このモデルは、Common Voice 17.0データセットでopenai/whisper-small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: 0.2155
• 単語誤り率 (Wer): 43.2294

📚 ドキュメント

モデル情報

このモデルは、Common Voice 17.0データセットを使用して、openai/whisper-smallをファインチューニングしたものです。

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): 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): betas=(0.9,0.999)、epsilon=1e-08のadamw_torchを使用。追加のオプティマイザ引数はありません。
• 学習率スケジューラの種類 (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): 500
• 学習ステップ数 (training_steps): 4000
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): Native AMP

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.50.1
• Pytorch 2.6.0+cu124
• Datasets 3.4.1
• Tokenizers 0.21.1

📄 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。