Whisper Large V3 Az

🚀 Whisper Large v3 Ai - Nurlan Salahaddinov

このモデルは、Common Voice 17.0データセットでopenai/whisper-large-v3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: 0.0000
• 単語誤り率 (Wer): 1.1952

🚀 クイックスタート

このモデルは、Common Voice 17.0データセットを使用してopenai/whisper-large-v3をファインチューニングしたものです。評価セットでの結果は以下の通りです。

📚 ドキュメント

モデル情報

モデルの結果

このモデルは、Common Voice 17.0データセットの評価セットで以下の結果を達成しました。

• 損失: 0.0000
• 単語誤り率 (Wer): 1.1952

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): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラタイプ (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): 500
• 学習ステップ数 (training_steps): 5000
• 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: 4.41.2
• Pytorch: 2.3.0+cu121
• Datasets: 2.19.1
• Tokenizers: 0.19.1

📄 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。