OpenAI Whisper Kontrol Noktaları Varyantları Listesi

Resmi OpenAI Whisper'ın 12 benzersiz kontrol noktası dosyası vardır, ancak OpenAI Python paketi 14 yerel model adını gösterir çünkü büyük ve turbo, büyük-v3 ve büyük-v3-turbo'nun takma adlarıdır. Asıl karışıklık takma adlardan, çalışma zamanlarından ve dönüştürülmüş formatlardan kaynaklanmaktadır. fast-whisper , CTranslate2 , Whisper.cpp , ggml , q8 , q5 , ONNX , Core ML vb. genellikle yeni Whisper modelleri değildir. Bunlar aynı modelleri çalıştırmanın veya sıkıştırmanın yollarıdır. Resmi OpenAI Fısıltı kontrol noktaları | | Modeli | Tür | Parametreler | Not | | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | minik.en | Yalnızca İngilizce | 39 milyon | en hızlı İngiliz modeli | | 2 | minik | çok dilli | 39 milyon | en hızlı çok dilli | | 3 | base.en | Yalnızca İngilizce | 74 milyon | minikten daha iyi | | 4 | baz | çok dilli | 74M | küçük, çok dilli temel | | 5 | küçük.en | Yalnızca İngilizce | 244M | iyi hafif İngilizce | | 6 | küçük | çok dilli | 244M | iyi hafif çok dilli | | 7 | orta.en | Yalnızca İngilizce | 769M | güçlü İngiliz modeli | | 8 | orta | çok dilli | 769M | güçlü çok dilli model | | 9 | büyük-v1 | çok dilli | 1550M | orijinal büyük | | 10 | büyük-v2 | çok dilli | 1550M | geliştirilmiş büyük | | 11 | büyük-v3 | çok dilli | 1550M | en iyi tam Whisper modeli | | 12 | büyük-v3-turbo | çok dilli | ~809M | daha hızlı optimize edilmiş büyük-v3 | OpenAI'nin README'si, altı boyutlu aileyi minik , temel , küçük , orta , büyük ve turbo olarak listeler ve yalnızca ilk dört aile için .en sürümleri bulunur.

Ayrıca turbonun daha hızlı transkripsiyon için büyük v3'ten optimize edildiğini de belirtiyor. OpenAI Python paketi 14 adı kabul eder, çünkü iki ad takma addır: minik.en minik base.en taban küçük.en küçük orta.en orta büyük-v1 büyük-v2 büyük-v3 büyük büyük-v3-turbo turbo büyük = büyük-v3turbo = büyük-v3-turbo .en ifadesini yalnızca ses İngilizce olduğunda kullanın. .en modelleri yalnızca minik, temel, küçük ve orta boy için mevcuttur. Large.en , Large-v3.en veya turbo.en diye bir şey yok. OpenAI .en modellerinin İngilizce için, özellikle de Tiny.en ve Base.en'de daha iyi sonuç verme eğiliminde olduğunu belirtiyor. Maksimum yerel Whisper doğruluğu istiyorsanız büyük v3 kullanın, ancak dile/etki alanına göre test edin. Küçük doğruluk kaybıyla çok daha hızlı transkripsiyon istiyorsanız büyük v3 turbo veya turbo kullanın. Çeviri için turbo kullanmayın. OpenAI'nin resmi openai-whisper paketi/CLI açıkça turbo'nun çeviri için eğitilmediğini ve --task Translate ile bile orijinal dili döndürdüğünü söylüyor.