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모두의공원

OpenAI Whipser large-v3 모델이 공개됐네요 4

2
2023-11-07 13:39:04 수정일 : 2023-11-07 13:40:06 211.♡.184.109
음성사서함

GPT-4 Turbo와 GPTs가 핫한 와중에, Whisper large-v3 모델도 같이 공개됐네요. 음성인식 (ASR, Automatic Speech Recognition) 모델입니다.


280740425-f4619d66-1058-4005-8f67-a9d811b77c62.png



전반적으로 성능이 많이 올랐네요.


근데 저 내용만 나오고 구체적으로 어떤 변경사항이 있는지 설명이나 논문이 없어 아쉽습니다.



language-breakdown.png



한국어 WER이 기존 large-v2 모델의 경우 14.3%였는데, (논문도 14.3)

이번에 공개된 large-v3는 3.1%로 확 차이가 나는 것도 의문입니다. 비교 차트에 v2 모델도 3%대로 나와있어서... 음... 뭐가 바뀐거려나요


암튼 함 돌려봐야겠습니다.



번외로 DALL-E 3의 Consistency Decoder도 오픈소스로 풀렸습니다. https://github.com/openai/consistencydecoder

Stable Diffusion 1.0+의 VAE Decoder를 대체해서 사용할 수 있다고 하네요.

OpenAI가 Stable Diffusion 진영을 지원해주는 그림이 재밌습니다.


Screenshot 2023-11-07 at 1.35.26 PM.png


출처 : https://github.com/openai/whisper
음성사서함 님의 게시글 댓글
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댓글 • [4]
skepticism
IP 147.♡.87.111
11-07 2023-11-07 13:51:17
·
어떤 의미인지 단박에 이해하기 어렵네요. 공부해야 겠네요.
nariyada
IP 1.♡.209.117
11-07 2023-11-07 13:59:14 / 수정일: 2023-11-07 13:59:45
·
CER, WER은 음성인식시 단어 에러 비율 입니다.
Cer은 음성인식시 잘못 삭제된 단어 비율
wer은 음성인식시 잘못 추가된 단어 비율

여하튼 낮을수록 인식률이 좋은겁니다.
hoonlight
IP 220.♡.233.73
11-07 2023-11-07 14:25:58
·
WER 14.3% -> 3.1% 감소한 것이 아니라, 한국어 정확도 측정 방식이 CER로 변경되었습니다. 첫 번째 사진 자세히 보시면 large-v2 대비 CER이 얼마나 감소했는지 확인하실 수 있습니다.
전반적으로 약 10~20% 정도의 정확도 향상이 있다고 하네요.
음성사서함
IP 211.♡.202.109
11-07 2023-11-07 14:34:24
·
@archive-r님 WER or CER이라 뭔가 했는데 말씀하신게 맞나보네요 ㅎㅎ 감사합니다
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