Whisper Large V2 Atcosim Corpus

🚀 whisper-large-v2-atcosim_corpus

このモデルは、不明なデータセットでopenai/whisper-large-v2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: 0.1606
• 単語誤り率 (Wer): 4.6858

📚 ドキュメント

モデルの説明

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
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 32
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 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のタイプ (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): 250
• エポック数 (num_epochs): 50

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers: 4.42.4
• Pytorch: 2.3.1+cu118
• Datasets: 2.20.0
• 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。