Quran Whisper Base Fine Tune

🚀 Whisper base AR - BH

このモデルは、openai/whisper-base を quran-ayat-speech-to-text 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: 0.0151
• 単語誤り率 (Wer): 17.8284
• 文字誤り率 (Cer): 5.3577

📚 ドキュメント

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング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): 0.0001
• トレーニングバッチサイズ (train_batch_size): 16
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 16
• 乱数シード (seed): 42
• 勾配累積ステップ数 (gradient_accumulation_steps): 4
• 総トレーニングバッチサイズ (total_train_batch_size): 64
• オプティマイザ (optimizer): betas=(0.9,0.999) かつ 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 (optimizer_args=No additional optimizer arguments)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): cosine
• 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
• エポック数 (num_epochs): 7
• 混合精度トレーニング (mixed_precision_training): Native AMP

トレーニング結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.47.0
• Pytorch 2.5.1+cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 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。