10 月 3 日消息,OpenAI 在 10 月 1 日舉辦的 DevDay 活動日中,宣布推出了 Whisper large-v3-turbo 語音轉錄模型,共有 8.09 億參數,在質量幾乎沒有下降的情況下,速度比 large-v3 快 8 倍。
Whisper large-v3-turbo 語音轉錄模型是 large-v3 的優化版本,并且只有 4 層解碼器層(Decoder Layers),作為對比 large-v3 共有 32 層。
Whisper large-v3-turbo 語音轉錄模型共有 8.09 億參數,比 7.69 億參數的 medium 模型稍大,不過比 15.5 億參數的 large 模型小很多。
OpenAI 表示 Whisper large-v3-turbo 的速度比 large 模型快 8 倍,并且所需的 VRAM 為 6GB,而 large 模型需要 10GB。
Whisper large-v3-turbo 語音轉錄模型大小為 1.6GB,OpenAI 繼續根據 MIT 許可證提供 Whisper(包括代碼和模型權重)。
援引 Awni Hannun 測試結果,在 M2 Ultra 上,將 12 分鐘的內容轉錄為 14 秒。
GitHub:https://github.com/openai/whisper/discussions/2363
模型下載:https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3-turbo
在線體驗:https://huggingface.co/spaces/hf-audio/whisper-large-v3-turbo
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