Whisper Medium Ar

🚀 openai/whisper-medium

このモデルは、openai/whisper-medium 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: 0.8488
• 単語誤り率 (Wer): 16.5882

📚 ドキュメント

データセット

• arbml/mgb2

指標

• 単語誤り率 (Wer)

タグ

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モデルインデックス

• 名前: Whisper Medium ar - Zaid Alyafeai 結果:
  • タスク: タイプ: 自動音声認識 名前: 自動音声認識 データセット: 名前: mozilla-foundation/common_voice_11_0 タイプ: mozilla-foundation/common_voice_11_0 設定: ar 分割: テスト 引数: ar 指標:
    • タイプ: 単語誤り率 (Wer) 値: 34.28 名前: Wer
  • タスク: タイプ: 自動音声認識 名前: 自動音声認識 データセット: 名前: google/fleurs タイプ: google/fleurs 設定: ar_eg 分割: テスト 引数: ar 指標:
    • タイプ: 単語誤り率 (Wer) 値: 12.04 名前: Wer

🔧 技術詳細

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: 1e-05
• トレーニングバッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 16
• シード: 42
• オプティマイザ: ベータ=(0.9,0.999) かつイプシロン=1e-08 の Adam
• 学習率スケジューラタイプ: 線形
• 学習率スケジューラウォームアップステップ: 500
• トレーニングステップ: 10000
• 混合精度トレーニング: ネイティブ AMP

トレーニング結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.26.0.dev0
• Pytorch 1.13.0+cu117
• Datasets 2.7.1.dev0
• Tokenizers 0.13.2

📄 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。