Reddit · r/LocalLLaMA· /u/stephan273·· 3 小时前AI 评分52
作者为语音转文字应用 WhisperNow 微调 LLM 清理转写稿并开源模型与数据集
I fine-tuned an LLM to clean up transcriptions for my voice-to-text app
来源与原文
Reddit · r/LocalLLaMA
作者：/u/stephan273
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · reddit.com ↗完整链接与内容说明
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xhr7xz/i_finetuned_an_llm_to_clean_up_transcriptions_for/
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
Reddit 用户 /u/stephan273 为自己的语音转文字应用 WhisperNow 微调了 LFM2.5 1.2B、2.6B 和 Qwen3.5 4B 三个模型，用于本地清理转写稿，去除填充词、错误开头、自我纠正并格式化列表。数据集含 66,557 行，由公开数据集（aawaaz、handy、Disfl-QA）与合成口述内容组成，由 gpt-6.1-sol 生成清洗版本。评测显示微调后的 2.6B 的错误率约为未微调版本的近四分之一，4B 在任何长度上错误都少于 glm-5.3-flash，100 词以内可跟上 glm-5.3 最高推理档。
来源：Reddit · r/LocalLLaMA · reddit.com