Hugging Face's logo

NbAiLabArchive
/
scream_duodevicesimus_working_noaudiobooks_7e5_v2

Automatic Speech Recognition
Transformers
PyTorch
JAX
TensorBoard
Norwegian
whisper
audio
asr
hf-asr-leaderboard
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
1
pere commited on
Commit
2421746
•
1 Parent(s): 174aaf5

Saving weights and logs of step 19999 - epoch 1

Browse files
This view is limited to 50 files because it contains too many changes.   See raw diff
Files changed (50) hide show
  1. README.md +21 -0
  2. flax_model.msgpack +1 -1
  3. predictions/validation_fleurs/step_0.md +1 -1
  4. predictions/validation_fleurs/step_1000.md +1 -1
  5. predictions/validation_fleurs/step_10000.md +1 -1
  6. predictions/validation_fleurs/step_11000.md +1 -1
  7. predictions/validation_fleurs/step_12000.md +1 -1
  8. predictions/validation_fleurs/step_13000.md +1 -1
  9. predictions/validation_fleurs/step_14000.md +1 -1
  10. predictions/validation_fleurs/step_15000.md +1 -1
  11. predictions/validation_fleurs/step_16000.md +1 -1
  12. predictions/validation_fleurs/step_17000.md +1 -1
  13. predictions/validation_fleurs/step_18000.md +1 -1
  14. predictions/validation_fleurs/step_19000.md +1 -1
  15. predictions/validation_fleurs/step_19999.md +58 -0
  16. predictions/validation_fleurs/step_2000.md +1 -1
  17. predictions/validation_fleurs/step_3000.md +1 -1
  18. predictions/validation_fleurs/step_4000.md +1 -1
  19. predictions/validation_fleurs/step_5000.md +1 -1
  20. predictions/validation_fleurs/step_6000.md +1 -1
  21. predictions/validation_fleurs/step_7000.md +1 -1
  22. predictions/validation_fleurs/step_8000.md +1 -1
  23. predictions/validation_fleurs/step_9000.md +1 -1
  24. predictions/validation_nrk_tv/step_0.md +1 -1
  25. predictions/validation_nrk_tv/step_1000.md +1 -1
  26. predictions/validation_nrk_tv/step_10000.md +1 -1
  27. predictions/validation_nrk_tv/step_11000.md +1 -1
  28. predictions/validation_nrk_tv/step_12000.md +1 -1
  29. predictions/validation_nrk_tv/step_13000.md +1 -1
  30. predictions/validation_nrk_tv/step_14000.md +1 -1
  31. predictions/validation_nrk_tv/step_15000.md +1 -1
  32. predictions/validation_nrk_tv/step_16000.md +1 -1
  33. predictions/validation_nrk_tv/step_17000.md +1 -1
  34. predictions/validation_nrk_tv/step_18000.md +1 -1
  35. predictions/validation_nrk_tv/step_19000.md +1 -1
  36. predictions/validation_nrk_tv/step_19999.md +58 -0
  37. predictions/validation_nrk_tv/step_2000.md +1 -1
  38. predictions/validation_nrk_tv/step_3000.md +1 -1
  39. predictions/validation_nrk_tv/step_4000.md +1 -1
  40. predictions/validation_nrk_tv/step_5000.md +1 -1
  41. predictions/validation_nrk_tv/step_6000.md +1 -1
  42. predictions/validation_nrk_tv/step_7000.md +1 -1
  43. predictions/validation_nrk_tv/step_8000.md +1 -1
  44. predictions/validation_nrk_tv/step_9000.md +1 -1
  45. predictions/validation_stortinget/step_0.md +1 -1
  46. predictions/validation_stortinget/step_1000.md +1 -1
  47. predictions/validation_stortinget/step_10000.md +1 -1
  48. predictions/validation_stortinget/step_11000.md +1 -1
  49. predictions/validation_stortinget/step_12000.md +1 -1
  50. predictions/validation_stortinget/step_13000.md +1 -1
README.md CHANGED
@@ -18,6 +18,24 @@ probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
18
  # scream_duodevicesimus_working_noaudiobooks_7e5_v2
19
 
20
  This model is a fine-tuned version of [openai/whisper-small](https://huggingface.co/openai/whisper-small) on the NbAiLab/ncc_speech dataset.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
21
 
22
  ## Model description
23
 
@@ -77,6 +95,9 @@ The following hyperparameters were used during training:
77
  | 17000 | 0.3030 | 0.7120 | 8.9233 | 3.8913 | 13.0824 | 4.8321 | 0.2878 | 14.1413 | 10.1954 | 17.4785 | 10.7684 | 0.7559 | 40.3487 | 31.4791 | 48.0113 | 32.6455 |
78
  | 18000 | 0.3080 | 0.6951 | 8.5961 | 3.7138 | 12.5747 | 4.6533 | 0.2863 | 13.8595 | 9.9432 | 17.1562 | 10.5007 | 0.7467 | 40.0437 | 31.2512 | 47.5745 | 32.4163 |
79
  | 19000 | 0.3104 | 0.6771 | 8.5961 | 3.6743 | 12.7838 | 4.6050 | 0.2854 | 13.9702 | 10.0538 | 17.2858 | 10.6153 | 0.7477 | 40.2003 | 31.3663 | 47.6743 | 32.5098 |
 
 
 
80
 
81
 
82
  ### Framework versions
 
18
  # scream_duodevicesimus_working_noaudiobooks_7e5_v2
19
 
20
  This model is a fine-tuned version of [openai/whisper-small](https://huggingface.co/openai/whisper-small) on the NbAiLab/ncc_speech dataset.
21
+ It achieves the following results on the evaluation set:
22
+ - step: 19999
23
+ - validation_fleurs_loss: 0.3089
24
+ - train_loss: 0.7173
25
+ - validation_fleurs_wer: 8.2391
26
+ - validation_fleurs_cer: 3.7039
27
+ - validation_fleurs_exact_wer: 12.6643
28
+ - validation_fleurs_exact_cer: 4.6485
29
+ - validation_stortinget_loss: 0.2845
30
+ - validation_stortinget_wer: 13.9625
31
+ - validation_stortinget_cer: 10.0306
32
+ - validation_stortinget_exact_wer: 17.2389
33
+ - validation_stortinget_exact_cer: 10.5844
34
+ - validation_nrk_tv_loss: 0.7447
35
+ - validation_nrk_tv_wer: 40.1880
36
+ - validation_nrk_tv_cer: 31.3161
37
+ - validation_nrk_tv_exact_wer: 47.6494
38
+ - validation_nrk_tv_exact_cer: 32.4497
39
 
40
  ## Model description
41
 
 
95
  | 17000 | 0.3030 | 0.7120 | 8.9233 | 3.8913 | 13.0824 | 4.8321 | 0.2878 | 14.1413 | 10.1954 | 17.4785 | 10.7684 | 0.7559 | 40.3487 | 31.4791 | 48.0113 | 32.6455 |
96
  | 18000 | 0.3080 | 0.6951 | 8.5961 | 3.7138 | 12.5747 | 4.6533 | 0.2863 | 13.8595 | 9.9432 | 17.1562 | 10.5007 | 0.7467 | 40.0437 | 31.2512 | 47.5745 | 32.4163 |
97
  | 19000 | 0.3104 | 0.6771 | 8.5961 | 3.6743 | 12.7838 | 4.6050 | 0.2854 | 13.9702 | 10.0538 | 17.2858 | 10.6153 | 0.7477 | 40.2003 | 31.3663 | 47.6743 | 32.5098 |
98
+ | 19999 | 0.3089 | 0.7173 | 8.2391 | 3.7039 | 12.6643 | 4.6485 |
99
+ | 19999 | 0.2845 | 0.7173 | 13.9625 | 10.0306 | 17.2389 | 10.5844 |
100
+ | 19999 | 0.7447 | 0.7173 | 40.1880 | 31.3161 | 47.6494 | 32.4497 |
101
 
102
 
103
  ### Framework versions
flax_model.msgpack CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:f14da2ad1c1a1d58f738d27ab2f4edec8e81e404aa94fd02954dc5fedbf072bc
3
  size 966956827
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:91a0a04da4d31eaa2e0b3d150fd8c13c0ab1bdc3278a42dc8cfcbe7ca2ed258e
3
  size 966956827
predictions/validation_fleurs/step_0.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_1000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_10000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_11000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_12000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_13000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_14000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_15000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_16000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_17000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_18000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_19000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_19999.md ADDED
@@ -0,0 +1,58 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
+
3
+ | STEP| loss | wer |cer|
4
+ | ---| --- | --- |--- |
5
+ | **19999**| 0.309 | 8.239 |3.704 |
6
+
7
+ | target | prediction |
8
+ |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
9
+ | Deretter tok **Lakka** **Singh** ledelsen i lovsangen\. | Deretter tok **lakaseng** ledelsen i lovsangen\. |
10
+ | Av **1400** personer som stemte før det føderale valget i 2010\, økte antallet som motsetter seg at Australia skal bli en republikk\, med **8** prosent siden 2008\. | Av **ett** **tusen** **firehundre** personer som stemte før det føderale valget i 2010\, økte antallet som motsetter seg at Australia skal bli en republikk med **åtte** prosent siden 2008\. |
11
+ | **Den** første **gangen** du reiste utenlands var folk sannsynligvis tålmodige og **forståelsesfulle**\, siden de vet at den reisende må tilpasse seg et helt nytt land\. | **Det** **er** første **gang** du reiste utenlands\, var folk sannsynligvis tålmodige og **forståelige**\, siden de vet at den reisende må tilpasse seg et helt nytt land\. |
12
+ | Forskerne antydet at\, selv om dette var **halen** til en dinosaur\, viste prøven fjærdrakten til en voksen og ikke en **kyllings** **dun**\. | Forskerne antydet at selv om dette var **havn** til en dinosaur\, viste prøven fjærdrakten til en voksen\, og ikke en **kyllingstun**\. |
13
+ | Før en organisasjon kan være nyskapende\, må **ledelsen** **skape** en innovasjonskultur samt dele kunnskap og **organisasjonlærdom**\. | Før en organisasjon kan være nyskapende\, må **ledelseskapende** innovasjonskultur samt dele kunnskap og **organisasjonslærdom**\. |
14
+ | Hennes første gren var **Slalåm**\, men hun fullførte ikke rennet\. **Det** var **36** av **116** konkurrenter som ikke fullførte slalåmrennet\. | Hennes første gren var **slalåm**\, men hun fullførte ikke rennet\, **det** var **trettiseks** av **hundre** **og** **seksten** konkurrenter som ikke fullførte slalåmrennet\. |
15
+ | Det filippinske folket måtte selv betale for **kostnaden** av krigens **amerikansk** imperialisme**\,** i erobringen av **Filippinene**\. | Det filippinske folket måtte selv betale for **kostnadene** av krigens **amerikanske** imperialisme i erobringen av **filippinene**\. |
16
+ | Det er faktisk **Martelly** sin femte **CEP** på fire år\. | Det er faktisk **Martell** **i** sin femte **CRP** på fire år\. |
17
+ | Tre bomber eksploderte i nærheten av statlige bygg i løpet av **en** **tidsperiode** på to timer\. | Tre bomber eksploderte i nærheten av statlige bygg i løpet av **den** **tidsperioden** på to timer\. |
18
+ | Arly **Velasquez** fra Mexico ble **nr**\. **15** i sittende **Super**\-G for menn\. New Zealands Adam **Hall** ble **nr**\. ni i stående **Super**\- G for menn\. | Arly **Bellasquess** fra Mexico ble **nummer** **femten** i sittende **super**\-G for menn\. New Zealands Adam **Hal** ble **nummer** ni i stående **super**\-G for menn\. |
19
+ | De fleste skilt er derimot bare angitt på katalansk fordi det er lovfestet som det første offisielle språket\. | De fleste skilt er derimot bare angitt på katalansk**\,** fordi det er lovfestet som det første offisielle språket\. |
20
+ | **108** tallerkener med **Chhappan** **Bhog** **(**i **Hinduismen** er dette **56** ulike ting som kan spises\, som smågodt\, frukt\, nøtter\, matretter osv\. som tilbys til gudefiguren**)** ble servert til **Baba** **Shyam**\. | **Hundre** **og** **åtte** tallerkener med **sjampanjebok** i **hinduismen** er dette **femtiseks** ulike ting som kan spises som smågodt\, frukt\, nøtter\, matretter osv\. som tilbys til gudefiguren\, ble servert til **baba** **chiam**\. |
21
+ | For tusenvis av år siden mente en mann med navn **Aristarkhos** at solsystemet flyttet seg rundt solen\. | For tusenvis av år siden mente en mann med navn **Aristarkos** at solsystemet flyttet seg rundt solen\. |
22
+ | Når det nye folket med tiden starter å tilpasse seg sine nye omgivelser\, **set** de mindre og mindre ut som den andre populasjonen\. | Når det nye folket med tiden starter å tilpasse seg sine nye omgivelser\, **ser** de mindre og mindre ut som den andre populasjonen\. |
23
+ | De fleste skilt er derimot bare angitt på katalansk fordi det er lovfestet som det første offisielle språket\. | De fleste skilt er derimot bare angitt på katalansk**\,** fordi det er lovfestet som det første offisielle språket\. |
24
+ | Bloggforfatteren begynte å **forbedre** skrivingen sin for å slippe kritikk**\,** ettersom elever ofte er det mest kritiske publikummet\. | Bloggforfatteren begynte å **forberede** skrivingen sin for å slippe kritikk ettersom elever ofte er det mest kritiske publikummet\. |
25
+ | **De** kan se svært godt i mørket med nattsyn og også bevege seg helt **ubemerket**\. **Ozeloter** jakter på byttet ved å gå i ett med sine omgivelser for så å angripe byttet\. | **Det** kan se svært godt i mørket med nattsyn og også bevege seg helt **utmerket\,** og **celloter** jakter på byttet ved å gå i ett med sine omgivelser for så å angripe byttet\. |
26
+ | Beboere nær anlegget blir anbefalt av lokale myndigheter om å holde seg inne\, ikke ha på klimaanlegget og ikke drikke vann fra kranen\. | Beboere nær anlegget blir anbefalt av lokale myndigheter om å holde seg inne\, ikke ha på klimaanlegget\, og ikke drikke vann fra kranen\. |
27
+ | Polens mannlige synshemmede skiløper\, **Maciej** **Krezel**\, og hans følger Anna **Ogarzynska** kom til slutt på **13**\. **plass** i **Super**\-G\. **Sør**\-**Koreas** Jong **Seork** Park kjørte **inn** til en **24**\. **plass** i mennenes sittende **Super**\- G\. | Polens mannlige synshemmede skiløper\, **maczek** **Kresl**\, og hans følger\, Anna og **Gaszynska**\, kom til slutt på **trettendeplass** i **super**\-G\. **Sørkoreas** Jong **Siork** Park kjørte **inntil** en **tjuefjerdeplass** i mennenes sittende **super**\-G\. |
28
+ | **«**Jeg kunne ikke finne søsteren min og vennen hennes\, og på veien var det **2** funksjonshemmede i rullestoler som personer bare presset og klatret over**»\,** fortalte Armand Versace\. | Jeg kunne ikke finne søsteren min og vennen hennes\, og på veien var det **to** funksjonshemmede i rullestoler som personer bare presset og klatret over\, fortalte Armand Versace\. |
29
+ | De første sykdomstilfellene denne sesongen ble innrapportert sent i juli\. | De første sykdomstilfellene denne sesongen ble innrapportert sent i juli\. |
30
+ | Vannveiene i innlandet kan være et kjekt tema å basere en reise på\. | Vannveiene i innlandet kan være et kjekt tema på å basere en reise på\. |
31
+ | Da han ble spurt om å kommentere\, fortalte Miller**: «**Mike **prater** mye under høringen**\.\.\.** Jeg forberedte meg\, så jeg hørte egentlig ikke etter på det han sa**»\.** | Da han ble spurt om å kommentere\, fortalte Miller\, Mike **pratet** mye under høringen**\.** Jeg forberedte meg\, så jeg hørte egentlig ikke etter på det han sa**\.** |
32
+ | **Arly** Velasquez fra Mexico ble **nr**\. **15** i sittende **Super**\-G for menn\. New Zealands Adam **Hall** ble **nr**\. ni i stående **Super**\- G for menn\. | **Ali** Velasquez fra Mexico ble **nummer** **femten** i sittende **super**\-G for menn**\,** New Zealands Adam **Hal** ble **nummer** ni i stående **super**\-G for menn\. |
33
+ | De brede avenyene\, bygningene med glassfasade og moderne kjøpesentre er tegnet inn med tradisjonelle røde skråtak\, torget fra det **18**\. **århundret** sammen med gamle moskeer og kirker\, selv om byen har en atmosfære **mer** lignende det europeiske middelhavsområdet enn det tradisjonelle **Tyrkia**\. | De brede avenyene\, bygningene med glassfasade og moderne kjøpesentre er tegnet inn med tradisjonelle røde skråtak\, torget fra det **attende** **århundre**\, sammen med gamle moskeer og kirker\, selv om byen har en atmosfære med lignende det europeiske middelhavsområdet enn det tradisjonelle **tyrket**\. |
34
+ | De østafrikanske øyene befinner seg **i** **Indiahavet** utenfor Afrikas østkyst\. | De østafrikanske øyene befinner seg **indiahavet** utenfor Afrikas østkyst\. |
35
+ | Det er en del sosiale og politiske effekter som benyttelse av det metriske systemet\, et bytte fra absolutisme til republikanisme\, nasjonalisme og tro på at nasjonen styres av **innbyggerne** i stedet for bare én hersker\. | Det er en del sosiale og politiske effekter som benyttelse av det metriske systemet\, et bytte fra absolutisme til republikanisme\, nasjonalisme og tro på at nasjonen styres av **innbyggere** i stedet for bare én hersker\. |
36
+ | Det vettskremte kongehuset\, kong Ludvig **XVI**\, dronning Marie Antoinette **sammen** med deres to unge barn **(**Marie Therese på **11** år og Ludvig**\-**Charles på **4** år**)** og kongens søster\, **Madam** **Elizabeth**\, ble den 6\. oktober 1789 presset til å komme tilbake til Paris fra Versailles av en folkemengde med markedskvinner\. | Det vettskremte kongehuset\, kong Ludvig **seksten**\, dronning Marie Antoinette\, **savnet** med deres to unge barn\, Marie Therese på **elleve** år og Ludvig Charles på **fire** år\, og kongens søster\, **madame** **Elisabeth**\, ble den 6\. oktober 1789 presset til å komme tilbake til Paris fra Versailles av en folkemengde med markedskvinner\. |
37
+ | Utfallet for **plottanalysen** blir utlagt på en offentlig nettside\. | Utfallet for **plotanalysen** blir utlagt på en offentlig nettside\. |
38
+ | 108 tallerkener med **Chhappan** **Bhog** **(**i **Hinduismen** er dette 56 ulike ting som kan spises\, som **smågodt**\, **frukt**\, nøtter\, matretter osv\. som **tilbys** til gudefiguren**)** ble servert til **Baba** **Shyam**\. | 108 tallerkener med **chippangbong** i **hinduismen** er dette\, 56 ulike ting som kan spises som **smågårdfrukt**\, nøtter\, matretter osv\. **Samtidig** som gudefiguren ble servert til **baba** **shiam**\. |
39
+ | Små japanske kystbusser som både er komfortable og solide\, betjener de fleste distriktene\. | Små japanske kystbusser som både er komfortable og solide\, betjener de fleste distriktene\. |
40
+ | Antikkens romerske måltider kan ikke ha inkludert matvarer som kom til Europa fra USA eller Asia i senere århundrer\. | Antikkens romerske måltider kan ikke ha inkludert matvarer som kom til Europa fra USA eller Asia i senere århundrer\. |
41
+ | Selv om det var tre mennesker inne i huset da bilen krasjet inn i det\, ble ingen av dem skadet\. | Selv om det var tre mennesker inne i huset da bilen krasjet inn i det\, ble ingen av dem skadet\. |
42
+ | Eksempler på stedsaktiviteter innebærer jakt\, fiske\, fotografering\, se på fugler\, dra til parker og undersøke detaljer om økosystemet\. | Eksempler på stedsaktiviteter innebærer jakt\, fiske\, fotografering\, se på fugler\, dra til parker og undersøke detaljer om økosystemet\. |
43
+ | Da kampene sluttet etter at de sårede ble kjørt til sykehus\, ble rundt førti av de gjenværende innsatte værende på området\, og nektet å returnere til cellene sine\. | Da kampene sluttet etter at de sårede ble kjørt til sykehus\, ble rundt førti av de gjenværende innsatte værende på området\, og nektet å returnere til cellene sine\. |
44
+ | Rapporten åpner med åpen debatt rundt straffesak og dannelse av konsensus i USA angående politikken mot Midtøsten\. | Rapporten åpner med åpen debatt rundt straffesak og dannelse av konsensus i USA angående politikken mot Midtøsten\. |
45
+ | Mount **Vinson**\-toppen har en høyde på 4892 meter og ligger på Antarktis høyeste fjell\, **Vinson** **Massif**\, i den nordlige delen **eller** **Sentinel** **Range**\. | Mount **Vincent**\-toppen har en høyde på 4892 meter og ligger på Antarktis høyeste fjell\, **Vincent** **Massiv**\, i den nordlige delen **av** **centinel** **range**\. |
46
+ | Skogene er ikke bare mangrovesumper **–** her finnes noen av de siste gjenværende områdene med jungel\, som en gang dekket de gigantiske slettene\. | Skogene er ikke bare mangrovesumper\, her finnes noen av de siste gjenværende områdene med jungel\, som en gang dekket de gigantiske slettene\. |
47
+ | Hun kom frem til dette etter flere positive kommentarer og oppmuntringer som ble **tilsendt** **henne** fra både kvinnelige og mannlige personer som ønsker at prevensjonsmidler bør bli sett på som en medisinsk nødvendighet\. | Hun kom frem til dette etter flere positive kommentarer og oppmuntringer som ble **tilsendende** fra både kvinnelige og mannlige personer som ønsker at prevensjonsmidler bør bli sett på som en medisinsk nødvendighet\. |
48
+ | **Fjærens** **struktur** tyder på at **de** ikke ble brukt til å fly\, men heller for temperaturregulering eller utseende\. Forskerne foreslo at\, selv om dette er **halen** til en ung dinosaur\, viser eksempelprøven voksen fjærdrakt og ikke **kyllingsdun**\. | **Fjernstruktur** tyder på at **det** ikke ble brukt til å fly\, men heller for temperaturregulering eller utseende\. Forskerne foreslo at selv om dette er **hav** til en ung dinosaur\, viser eksempelprøven voksen fjærdrakt og ikke **kyllingbunn**\. |
49
+ | Insekter var de første dyrene som kunne fly\. Deres mulighet til å fly gjorde det enklere og mer effektivt for dem å slippe unna fiender\, finne mat og kompiser\. | Insekter var de første dyrene som kunne fly\. Deres mulighet til å fly gjorde det enklere og mer effektivt for dem å slippe unna fiender\, finne mat og kompiser\. |
50
+ | Selv om det var tre mennesker inne i huset **da** bilen krasjet inn i det\, ble ingen av dem skadet\. | Selv om det var tre mennesker inne i huset **der** bilen krasjet inn i det\, ble ingen av dem skadet\. |
51
+ | Selv om ordet «**Gypsy**» er mye brukt\, særlig blant ikke\-**Rumenere**\, blir det ofte sett på som **ufint** på grunn av sine assosiasjoner med negative **stereotyper** og **unøyaktige** inntrykk av det **rumenske** folket\. | Selv om ordet «**gypsy**» er mye brukt\, særlig blant ikke\-**rumerne**\, blir det ofte sett på som **en** **ufin** på grunn av sine assosiasjoner med negative **stereotypier** og **uunøyaktig** inntrykk av det **romerske** folket\. |
52
+ | Vitenskapen viser at den store karbonøkonomien har løsnet biosfæren fra en stabil tilstand som har støttet **menneskeevolusjon** de siste to millioner årene\. | Vitenskapen viser at den store karbonøkonomien har løsnet biosfæren fra en stabil tilstand som har støttet **menneskeevolusjonen** de siste to millioner årene\. |
53
+ | Tre bomber eksploderte i nærheten av statlige bygg i løpet av en tidsperiode på to timer\. | Tre bomber eksploderte i nærheten av statlige bygg i løpet av en tidsperiode på to timer\. |
54
+ | De østafrikanske øyene befinner seg i **Indiahavet** utenfor Afrikas østkyst\. | De østafrikanske øyene befinner seg i **indiahavet** utenfor Afrikas østkyst\. |
55
+ | Det filippinske folket måtte selv betale for kostnaden av krigens **amerikansk** imperialisme\, i erobringen av **Filippinene**\. | Det filippinske folket måtte selv betale for kostnaden av krigens **amerikanske** imperialisme\, i erobringen av **filippinene**\. |
56
+ | Robin **Uthappa** fikk omgangens høyeste poengsum\, **70** poeng på bare **41** slag\. **Han** fikk elleve ganger fire poeng\, og to ganger seks poeng\. | Robin **Utapa** fikk omgangens høyeste poengsum\, **sytti** poeng på bare **f��rti** **én** slag\, **han** fikk elleve ganger fire poeng\, og to ganger seks poeng\. |
57
+ | Politiet har informert om at føreren av kjøretøyet som kjørte på fotografen ikke kommer til å bli stilt for retten\. | Politiet har informert om at føreren av kjøretøyet som kjørte på fotografen**\,** ikke kommer til å bli stilt for retten\. |
58
+ | Vær så snill å behandle **plassen** med den verdigheten\, høytideligheten og respekten som den fortjener\. **Ikke** fortell vitser om holocaust eller nazister\. | Vær så snill å behandle **plasten** med den verdigheten\, høytideligheten og respekten som den fortjener\, **ikke** fortell vitser om holocaust eller nazister\. |
predictions/validation_fleurs/step_2000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_3000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_4000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_5000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_6000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_7000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_8000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_fleurs/step_9000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_0.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_1000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_10000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_11000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_12000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_13000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_14000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_15000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_16000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_17000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_18000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_19000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_19999.md ADDED
@@ -0,0 +1,58 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
+
3
+ | STEP| loss | wer |cer|
4
+ | ---| --- | --- |--- |
5
+ | **19999**| 0.745 | 40.188 |31.316 |
6
+
7
+ | target | prediction |
8
+ |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
9
+ | **Er** det spørsmål dere absolutt ikke vil ha? | **Tobias\,** **er** det **noen** spørsmål dere absolutt ikke vil ha? |
10
+ | 1\. Hvilken måned stilles klokken til sommertid i Norge? 2\. Hvilket land skal arrangere sommer\-OL i 2016? 3\. I hvilken amerikansk **delstat** ligger Orlando og Miami? | **Spørsmål** 1\. Hvilken måned stilles klokken til sommertid i Norge? **Spørsmål** 2\. Hvilket land skal arrangere sommer\-OL 2016? **Spørsmål** 3\. I hvilken amerikansk **stat** ligger **byene** Orlando og Miami? |
11
+ | Flere fylker er representert av skoler som har vært med på Klassequizen **før**\. **Gjøklep** ungdomsskole fra Vestfold\, **dette** er deres **3**\. gang\. Hva kommer det av? Det er nærliggende å tro at det er **læringsmiljøet**\. **Man** **blir** ikke **sett** **ned** på av å **ha** **mye** **kunnskap**\. **En** **liten** nerdeskole? Nei\, det syns jeg ikke du skal kalle det\. | Flere fylker er representert av skoler som har vært med på Klassequizen\. **Gjøklepp** ungdomsskole fra Vestfold\. **Dette** er deres **tredje** gang\. Hva kommer det av? Det er nærliggende å tro at det er **læringsmiljø**\. **Er** det **en** nerdeskole? Nei\, det syns jeg ikke du skal kalle det\. |
12
+ | **Når** man kommer på skolen\, er det **vel** **noen** ord **som** blir slengt\. **Alle** **dere** **spiller** fotball\. **Må** man spille fotball i Drangedal? **Et** **krav**? **Du** må **ikke**\, men det er **veldig** populært\. De fleste **driver** **med** det\. | **Hver** **dag** **når** man kommer på skolen\. **Etter** **den** **tida** blir **et** **par** ord slengt **hver** **dag**\. **Dere** er **alle** på **fotballag**\. **Er** det **sånn** **at** man må spille i fotball i Drangedal? **Nei**\, men det er populært i Drangedal\. De fleste **gjør** det\. |
13
+ | Jeg er dødsimponert\. Én ting er å tenke gjennom spørsmålene **når** **man** **står** **der** **nede**\. Men å stå i ilden og svare er noe annet\. 5000 **kr** skal dere få som vinnere av **Klassequiz** i Nordland\. | Jeg er dødsimponert\. Én ting er å tenke gjennom spørsmålene\. Men å stå i ilden og svare**\,** **det** er noe **helt** annet\. 5000 **kroner** skal dere få som vinnere av **Klassequizen** i Nordland\. |
14
+ | **Riktig** **svar** var **X** **Factor**\. Vi har en vinner\, **og** **det** **er** **Sverresborg**! Hva tenker du nå\, Mathias? Det var artig å vinne\. Når var dere mest usikre i løpet av konkurransen? | Vi har en vinner\, **Svarre** **Svarg**! Hva tenker du nå\, Mathias? Det var artig å vinne\. Når var dere mest usikre i løpet av konkurransen? |
15
+ | Det er blitt en liten forskjell på lagene\. **Den** kunne vært **litt** mindre\. Det **var** **jo** kjedelig å ikke rekke å skrive **Flagstad**\. Tok dere for lang tenketid? **Pga**\. misforståelser i første runde**\,** **turte** vi ikke å skrive for hverandre\. Da **rakk** vi ikke å skrive **alt**\. | Da er **det** blitt en liten forskjell på lagene\. Det kunne vært mindre **hvis** dere **hadde** vært **raskere** **til** å skrive\. Det **føltes** **ekstra** kjedelig å ikke rekke å skrive **Flakstad**\. Tok dere for lang tenketid? **På** **grunn** **av** misforståelser i første runde **torde** vi ikke skrive for hverandre\. |
16
+ | Elvis rakk aldri å være med i **MGP**\. Men han klarte seg godt uten **òg**\. Han regnes for å være **King** of **Rock**'n'**Roll**\. Han **døde** i 1977\. **I** hvilken by er Elvis **gravlagd?** Det er kanskje like greit at Solbakken holder seg | Elvis rakk **dessverre** aldri å være med i **Melodi** **Grand** **Prix**\. Men han klarte seg **egentlig** godt uten **nå**\. Han regnes for å være **king** of **rock**'n'**roll**\. **Døde** **dessverre** i 1977\. **Spørsmålet** **til** **dere** **nå** er i hvilken by Elvis er **gravlagt**\. Det er kanskje like greit at **Erik** Solbakken holder seg **til** |
17
+ | **Vi** **gjettet** vilt\. 2007\. **Myklebust**? 2003\. Det er ikke **så** lenge siden\. Det var i 2012 det ble åpnet\. **Hva** **heter** kvinnen som har vært på polene **og** **Mount** **Everest**? Smøla? Cecilie Skog\. Cecilie Skog\. | **Jeg** **gjetta** vilt i 2007\. **Mikkel** **Bust\,** **hva** har **dere** **svart**? 2003\. Det er ikke lenge siden det var i 2012 **at** **Trollstigsplatået** ble åpnet\. **Vet** **dere** **hva** **den** **eneste** **norske** kvinnen som har vært på **begge** polene? Smøla? Cecilie Skog\. |
18
+ | Artisten som dere hadde **helt** korrekt på\, var Gabrielle\. Tooji vant den norske finalen **med** **låten** **"Stay"\.** Hadde det vært bonuspoeng for **låten**\, hadde dere fått det\. Artisten som sang Skyfall\, **heter** Adele\. | Artisten dere **begge** hadde korrekt på\, var Gabrielle\. **Hvem** som vant den norske finalen\, var Tooji\. **Helt** **riktig**\. Hadde **jeg** **visst** det hadde vært **et** bonuspoeng for **låta**\, hadde dere fått for den\. **Men** **dessverre**\. Artisten som sang Skyfall\, **het** Adele\. **Det** hadde **begge** **også** **rett** **i**\. |
19
+ | **Men** det betyr likevel at det ikke rakk helt inn for Stinta\. En rekordjevn Aust\-**Agder** i **Klassequiz** har fått en vinner\. Det er en glede å gratulere Valle skule med plass i finalen\. **Vi** sender Valle med glede og forventning til **Oslo** **4**\. **mai**\. | Det betyr likevel at det ikke rakk helt inn for Stinta\. En rekordjevn Aust\-**Agderfinale** har fått en vinner\. Det er en glede å gratulere Valle skule med plass i **den** **nasjonale** finalen\. Det betyr at **vi** sender Valle med glede og forventning til finalen\. |
20
+ | **Jeg** kan bare konstatere at det er Harstad og Bjarkøy\. **Hvilken** kommune består av Andørja og Rolla? Det var Ibestad\. Ingen poeng **blir** delt **i** **denne** runden\. Smultring\. 0\-0\. Men det er ikke det som er stillinga totalt\. | kan **jeg** bare konstatere at det er Harstad og Bjarkøy\. **Og** **hvilken** kommune består av **Øyen\,** Andørja og Rolla? Det var Ibestad\. **Så** det var **rett** og **slett\.\.\.** Ingen poeng delt **ut** **den** runden **der**\. Smultring 0\-0\. Men det er ikke det som er stillinga totalt\. |
21
+ | Alt er nært og tilgjengelig\. Vi begynner **8**\.**30**\, **ikke** **8**\. Det er bra\. Jeg liker å sove\. **Dumt** å tape når **vi** er kommet langt\. Grødem skole er fra Randaberg\. **De** er **mest** kjent for persille\, salat og **nypoteter**\. | Alt er **så** nært\. Alt er tilgjengelig for **alle**\. Vi begynner **halv** **ni** **istedenfor** **åtte**\. Det er bra\. Jeg liker å sove\. Det er **dumt** å tape når **man** **har** kommet **så** langt\. Jeg **står** **her** **med** Grødem skole fra Randaberg\, **som** **først** og **fremst** er kjent for persille og salat\, og **var** **først** **ute** **med** **de** **nyeste** **potetene** **på** **våren**\. |
22
+ | og 5000 **kr** til klassekassa til Valle og Fiskå\, som blir lagene vi sender til den nasjonale Klassequiz\-finalen der de skal møte 17 andre skarpe fylkesvinnere\. | 5000 **blanke** **kroner** **i** **form** **av** **en** **sjekk** som **havner** **rett** **i** klassekassa til **elevene** **fra** Valle **skule** og Fiskå **skule** **i** **Kristiansand**\, som blir lagene vi sender til den nasjonale Klassequiz\-finalen **i** **Oslo**\, der de skal møte 17 andre skarpe fylkesvinnere\. |
23
+ | Hanne Bjurstrøm\, **Bjarne** Håkon **Hanssen** og Dagfinn Høybråten\. Hva kalles han som **stopper** **ut** dyr og fugler? **Taksidermist**\. Vi skal til Stinta\. **Det** kjemiske symbolet til nikkel? Vi har ikke noe svar\. **Hvor** holder partiet Jobbik til? **Nederland**\. | Hanne Bjurstrøm\, **Piarne** Håkon **Hansen** og Dagfinn Høybråten\. Vi **var** **ute** **etter** **hva** han som **jobber** **med** **å** **stoppe** dyr og fugler\, kalles\. **Takk** **for** **svarene** **fra** **Valle**\. Vi skal til Stinta **i** **Arendal**\. Vi **er** **først** **ute** **etter** **grunnstoffet** nikkel\. Hva **er** **det** kjemiske symbolet? Vi har ikke noe svar\. **Spørsmål** **2**\, **landet** **der** **det** **politiske** partiet Jobbik holder til\. |
24
+ | Der fikk ingen av lagene riktig\. 200 **meter** er **det** **riktige** **svaret**\. Vestfold har én travbane med spill på hester\. Hva heter den? Hva er deres svar? Jarlsberg travbane\. Jenter? Jarlsberg\. | Der fikk ingen av lagene riktig\. **Det** **skulle** **vært** 200 **m**\. **Vi** **går** **videre** **til** **siste** **spørsmål**\. Vestfold har én travbane med spill på hester\. Hva heter den? Hva er deres svar**\,** **Brede**? Jarlsberg travbane\. Jenter**\,** **hva** er deres svar? Jarlsberg\. |
25
+ | 2**:** I hvilket departement er Grete Faremo minister? 3**:** I hvilket norsk band var Hans Erik Dyvik Husby vokalist**\,** **frem** til 2010? 4**:** Hvilken norsk kvinne har vunnet New York Marathon ni ganger? | 2**\.** I hvilket departement er Grete Faremo**\-**minister? 3**\.** I hvilket norsk band var Hans Erik Dyvik Husby vokalist **fram** til **i** 2010? 4**\.** Hvilken norsk kvinne har vunnet New York Marathon ni ganger? |
26
+ | Du **svarte** på mange spørsmål i QuizDan **nylig** på NRK1\. Du vet kanskje hvordan elevene har det akkurat nå? Det vet jeg ganske godt\. Man er spent og litt nervøs\, forventningsfull og har lyst til å komme i gang\. **Er** du en streng dommer? | Du **svarer** på mange spørsmål i **TV\-programmet** QuizDan\, **som** har **gått** på NRK1\. Du vet kanskje hvordan elevene har det akkurat nå? Det **tror** jeg jeg vet ganske godt\. Man er **både** spent og litt nervøs\. **Egentlig** **mest** er **man** forventningsfull og har lyst til å komme i gang\. **Vi** **lurer** **selvfølgelig** på **om** du er en streng dommer\. |
27
+ | Donkeyboy fra Drammen slo for **alvor** gjennom i 2009\. For tida jobber gutta med et nytt album\. Hvilken kvinnelig vokalist var med Donkeyboy på **superhitene** **"**Ambitions**"** og **"Sometimes"?** Bjørn Kjos fra Sokna på Ringerike er sjef for **flyselskapet** Norwegian\, | **Gruppa** Donkeyboy fra Drammen slo for **alvoret** gjennom i 2009\. For tida er gutta i **studio** og jobber med et nytt album\. Hvilken kvinnelig vokalist var med Donkeyboy på **superhittene** Ambitions**?** Bjørn Kjos fra Sokna på Ringerike er sjef for Norwegian\, |
28
+ | **Jeg** **så** et **oppgitt** **fjes** her\. Nei da\. **Enn** Skjervøy? Skjervøy kommune **håper** dere **sikkert** **å** **få** **spørsmål** **om**\. Vi går løs på spørsmålene\. I hvilken kommune ligger Senter for nordlige folk? | **Så** et **oppgjettfjes** her\. Nei da\. **Der** **er** **det** **godt** **mot** **en** Skjervøy\. Skjervøy kommune**\,** **iallfall**\. **Håper** dere **får** spørsmålene\. Vi går løs på **de** **fire** spørsmålene dere **skal** **svare** på\. I hvilken kommune ligger Senter for nordlige folk? |
29
+ | 2**:** Hvordan er håndballspillerne Heidi og Frank Løke i slekt? 3**:** Fra hvilket land kommer gruppa First Aid Kit? 4**:** Fra hvilken julesang er **strofen** **"**slekt skal følge slekters gang**"?** | 2**\.** Hvordan er håndballspillerne Heidi og Frank Løke i slekt? 3**\.** Fra hvilket land kommer gruppa First Aid Kit? 4**\.** Fra hvilken julesang er **strofa**? **Slekt** skal følge slekters gang**\.** |
30
+ | **Nå** skal vi over til **konkurrentene\,** som er fra en annen del av fylket\. Det er to **ytterkanter** i fylket som møtes\. Dette laget kommer fra Myklebust barne\- og ungdomsskole i Vanylven\. Det er en ungdomsskole som har 89 elever\. | **Så** skal vi over til **det** **andre** laget\. **Konkurrentene** kommer fra en annen del av fylket\. Det er **artig** **at** **det** er to **motpoler** i fylket i **ytterkantene** som møtes\. Dette laget kommer fra Myklebust barne\- og ungdomsskole i Vanylven\. Dette er en ungdomsskole som har 89 elever\. |
31
+ | Hvor bor **han**? For mange år siden var vi i Afrika\. Målet var å ta med to kompiser for å bestige Afrikas høyeste fjell\. Jeg var med\, og det var slitsomme greier\. 5895 **moh**\. kom vi\. **Hva** heter Afrikas høyeste fjell? | Hvor bor **den**? For mange år siden var **Tore** **på** **sporet** i Afrika\. Målet var å ta med to kompiser for å bestige Afrikas høyeste fjell\. Jeg var **også** med\, og det var slitsomme greier\. 5895 **meter** **over** **havet** kom vi\. **Spørsmålet** **mitt** **til** **dere** **nå** **er** **hva** Afrikas høyeste fjell heter\. |
32
+ | **Ranger** disse tonene i en **C**\-**durskala** fra lavest til høyest**:** A\, E og G\. Kristiansund består av fire øyer\. **En** musikkfestival har fått navnet etter **ei** øy\. **Hvilken**? **Hvilke** **forfattere** **er** **De** fire store i norsk litteratur? | **Vi** **skal** **rangere** disse tonene i en **CD**\-**skala** fra lavest til høyest\. A\, E og G\. Kristiansund består av fire store øyer\. **Men** en musikkfestival i **denne** **byen** har fått navnet **sitt** etter en øy\. **Hva** **heter** **øya**? **Hver** **forfatter** **blir** **kalt** **de** fire store **innen** norsk litteratur\. |
33
+ | I høst og i vinter har vi vært rundt på 20 skoler i Nordland for å finne ut hvem som skal komme til semifinalen og finalen\. Hvordan har dere **valgt** ut hvem som **skulle** komme **hit**? Det var demokratisk **avstemming**\. De fikk velge hvem de ville ha med seg\. | I høst og i vinter har vi vært rundt på 20 skoler i Nordland for å finne ut hvem som skal komme til semifinalen og finalen\. Hvordan har dere **gjort** **det**? Det var demokratisk **avstemning**\. **Ingen** **konkurranse** **først**\. De fikk velge hvem de ville ha med seg\. |
34
+ | Hvem er de smarteste **10\.\-klassingene** i landet? I vinter har **hundrevis** **av** skoler fra alle **fylker\,** konkurrert i Klassequiz\. I kveld **fyrer** jeg løs med spørsmål**\,** til vi står igjen med ett vinnerlag\. | Hvem er de smarteste **tiendeklassingene** i landet? I vinter har **flere** **hundre** skoler fra alle **fylkene** konkurrert i Klassequiz\. I kveld **skal** jeg **fyre** løs spørsmål til vi står igjen med ett vinnerlag\. |
35
+ | Det er dessverre ikke riktig for noen **av** **lagene**\. Det var **1913**\. Det er 100 år siden i år\. **Navnet** på partilederen i SV\. Vi vil ha fornavn og etternavn\. **Hva** har dere svart\, Siljan? Vi har svart Kristin Halvorsen\. Drangedal har svart? | Det er dessverre ikke riktig for noen\, for **det** var **19\-13**\. **Så** **det** er 100 år siden i år\. **Så** var **vi** **ute** **etter** **navnet** på partilederen i SV\. **Da** vil **vi** ha fornavn og etternavn\. Siljan\, **hva** har dere svart? Vi har svart Kristin Halvorsen\. **Dere** **svarer** Kristin Halvorsen\, **mens** Drangedal har svart |
36
+ | **Sinai\-fjellet**\. Blankt\. Siste spørsmål**:** Hvilken plante **lagde** de gamle egypterne papir av? **Papyrus**\. **Papyrus**\. Da er alle svar avgitt\. | **Nei**\. Blankt\. Siste spørsmål\. Hvilken plante **brukte** de gamle egypterne **til** **å** **lage** papir av? **Papirus**\. **Papirus**\. Da er alle svar avgitt **etter** **å** **gå** **gjennom** **fasiten**\. |
37
+ | **på** **"Ambitions"** **og** **"Sometimes"?** Kristoffer? Vi kom ikke fram til noe svar\. **Visste** dere **hvem** det var? Vi var ikke helt **sikre**\, **men** vi **svarte** Linnea **Dale**\. Linnea **Dale** er helt riktig\. **Poeng** til Krøderen\. | **Da** **kan** dere **få** **svare** **først**\, Kristoffer\. Vi kom ikke fram til noe svar\, **så** vi **har** ikke **svart**\. **Hvem** var **dette**\, **jenter**? **Jeg** var ikke helt **sikker**\. Linnea **Dahle**\. Linnea **Dahle** er helt riktig\. **Dermed** **blir** det **poeng** til Krøderen\. |
38
+ | Peru\. Takk for deres svar\. Det er **helt** riktig **svart** **av** **begge** **lag** på spørsmål 1\, 2 og 3\. Bolivia og Peru er foreslått som **land** **Inverness** **ligger** **i**\. Men det er Skottland vi skulle frem til\. | Takk for deres svar\. Det er riktig svar på spørsmål 1\, 2 og 3\. Det er **Paris**\, **Stavsprang** og **Andesfjellene**\. Bolivia og Peru er foreslått som **Høylandets** **hovedstad**\. Men det er Skottland vi skulle frem til på spørsmål **4**\. |
39
+ | Det kan handle om både gamle og nye konger\. Her kommer **det** første **spørsmålet**\. Nå ser vi noen gamle bilder fra kongefamiliens hytte\. **Og** **her** **må** **dere** **se** **nøye** **etter**\. **Hvor** i Vestfold ligger den**?** Vi vil ha stedsnavnet\. | Det kan handle om både gamle og nye konger\. Her kommer første **spørsmål**\. Nå ser vi noen gamle bilder fra kongefamiliens hytte\. **Den** **finner** vi i Vestfold**\,** **men** vi **lurer** **på** **hvor** den ligger\. Vi vil ha stedsnavnet\. |
40
+ | 3**:** Byene som ble truffet\, heter Hiroshima og Nagasaki\. 4**:** OL i **1998** ble arrangert i Japan\. **Slik** ser rekkefølgen ut nå\. **En** kategori igjen\. | 3\. Byene som ble truffet **av** **atombombe**\, heter Hiroshima og Nagasaki\. 4\. OL i **98** ble arrangert i Japan\. **Sånn** ser rekkefølgen ut nå\. **Én** kategori igjen\. |
41
+ | Det betyr at Sør\-Trøndelag ikke er alene i ledelsen lenger\. Vest\-Agder har hoppet opp\. **Begge** har 14 poeng**\,** av 16 mulige\. | Det betyr at Sør\-Trøndelag ikke er alene i ledelsen lenger\. Vest\-Agder har hoppet opp\. **De** har **begge** 14 poeng av 16 mulige\. |
42
+ | Har dere svart på alle **spørsmålene**? Ja\. Her er fasiten\. 1**:** Brødrene **het** **Grimm**\. 2**:** Grete Faremo er minister i **justisdepartementet**\. | Har dere svart på alle **fire** **spørsmål**? Ja\. Her er fasiten\. **Spørsmål** 1\. Brødrene **som** **skrev** **Hans** **og** Grete**\,** **heter** **Grim**\. 2\. Grete Faremo er minister i **Justisdepartementet**\. **3**\. |
43
+ | **Sånn** ser **stillinga** ut nå**:** | **Og** **sånn** ser **stillingen** ut nå**\.** |
44
+ | **Dette** er **det** bare seerne som får se\. Vi har **7** **lag** på delt **1\.\-plass**\. | **Det** er bare seerne som får se\. Vi har **mange** på delt **førsteplass**\. |
45
+ | **Det** var **veldig** **bra**\. **Det** er 2015 som er riktig svar\. Så det **aller** siste spørsmålet\. I 2012 var det **et** ord som ble kåret til årets **nyord**\. **Da** er vi **spente** **på** **hvilket**\. Vi **begynner** hos jentene\. Vi kranglet litt for lenge**\,** **så** vi **fikk** **ikke** **svart**\. | **Bra**\. **Begge** **lagene** **har** **fulgt** **med**\. 2015 er riktig svar\. Så **kommer** vi til det siste spørsmålet\. I 2012 var det **ett** ord som ble kåret til årets **nye** ord\. Vi **kan** **begynne** hos jentene **igjen**\. **Etter** **mye** **uenighet** kranglet vi litt for lenge\. |
46
+ | Sogn og Fjordane\, hva er deres spesialfelt? Godt spørsmål\. Det **sies** at Peder er kjendisekspert\. Jeg er vel best på sport og idrett\. **Otelie** er en allrounder og hjelper til på det meste\. | Sogn og Fjordane\, hva er deres spesialfelt? Godt spørsmål\. Det er **sagt** at Peder er kjendisekspert\. Jeg er vel best **når** det **gjelder** sport og idrett\. **Thelie** er en allrounder **som** hjelper til på det meste\. |
47
+ | Det er morsomt å komme så langt **òg**\. Hvordan har det vært å være med **på** **dette**? **Spennende**\. Morsomt\. Det blir trøstepremier **på** dere\. **Men** dere fortjener en stor applaus\. | Det er morsomt å komme så langt\. Hvordan har det vært å være med? Det har vært **spennende**\. Morsomt\. Det blir trøstepremier**\,** **men** dere fortjener en stor applaus\. |
48
+ | Dere kan svare nå\. | Dere kan **begynne** **å** svare **fra** **og** **med** nå\. |
49
+ | **Som** **seg** **hør** og **bør** i **sportsjournalistikken**\, **spør** **jeg:** **Hva** føler du nå? Jeg føler meg glad for å ha vunnet og for å ha slått **Karuss**\. Et lite stikk til naboskolen **der**\. Valle **skule** blir representanten fra Aust\-Agder i den nasjonale finalen\. | Jeg **må** **spørre** **deg**\, **Svein**\, **hva** føler du nå? Jeg føler meg **veldig** glad\, **både** for å ha vunnet og for å ha slått **Karris**\. Et lite stikk til naboskolen\. Valle **skole** blir representanten fra Aust\-Agder i den nasjonale finalen\. |
50
+ | Har dere følelse på **hvor** dere ligger på rangeringen? Har **regnet** **ut** at vi er høyt oppe\. **Over** midten\, i hvert fall\. **Ja**\, **kan** røpe at dere ligger på en delt **2\.\-plass**\, med flere\. **Her** er fasiten\. | Har dere en følelse **av** **hvordan** dere ligger på rangeringen? **Vi** er **vel** **relativt** høyt oppe\, **over** midten i hvert fall\. **Kan** røpe at dere ligger på en delt **andreplass** med flere\. **Applaus!** **Og** **her** **har** vi fasiten\. |
51
+ | Spørsmål 1**:** Fotballtreneren er ikke Drillo\, men Kjetil Rekdal\. 2**:** IR er nasjonalt kjennemerke på bilene i Iran\. **Ingen** visste\. | Spørsmål 1\. Fotballtreneren **det** **handler** **om** i **biografien** i\, er ikke Drillo\, **som** **mange** **trodde**\, men Kjetil Rekdal\. 2\. IR er nasjonalt kjennemerke på bilene i Iran\. **Det** **var** **det** **ingen** **som** visste\. |
52
+ | Er dere klare? Ild! | Er dere klare? Ild! |
53
+ | Vi har svart Antarktis\. Og Smøla? Vi har svart Afrika\. Riktig svar er Sør\-Amerika\. **Tore**\, har du stillingen etter første runde? Det var uhyre spennende\. Smøla leder med **3** poeng mot **Myklebusts** **1** poeng\. | Vi har svart Antarktis\. Og Smøla? Vi har svart Afrika\. Riktig svar er Sør\-Amerika\. **Da**\, **Tora**\, er du **klar** med stillingen etter første runde? Det var uhyre spennende\. Smøla leder med **tre** poeng mot **Myklebust**\. |
54
+ | Dette er **Buskerud**\-finalen i **Klassequiz**\. Kristoffer\, Martine og Andreas\, dere skal forsvare Nedre Eikers ære\. På skolen var det hard konkurranse om å bli en av de utvalgte\. Hva er det 13\. **fibonaccitallet**? **Kunnskapsnivåer** er skyhøyt i **dette** klasserommet\. | Dette er finalen i **Klassequizen**\. Kristoffer\, Martine og Andreas\, dere skal forsvare Nedre Eikers ære\. På skolen var det hard konkurranse om å bli en av de **tre** utvalgte\. Hva er det 13\. **Fibonacci**\-**tallet**? **Kunnskapsnivået** er skyhøyt i klasserommet\. |
55
+ | Buskerud\. **Oi**! Og Akershus\. Gratulerer\. Hvem som kommer videre\, skal avgjøres **gjennom** en praktisk oppgave | Buskerud\. Og Akershus\. Gratulerer! Hvem som kommer videre\, skal avgjøres **ved** **hjelp** **av** en praktisk oppgave\. |
56
+ | Skal vi bare **starte** med **fasiten**? Ja\. Spørsmål 1**:** Jan **Zelezny** har verdensrekorden i spydkast\. 2**:** Bilprodusenten som **lagde** **Rekord**\. Vest\-Agder**\,** **hva** **svarte** dere? **Lada**\. | Skal vi bare **sette** i **gang** med **fasit**? Ja\. **Her** **er** **fasit**\. Spørsmål 1\. Jan **Zeletzny** har verdensrekorden i spydkast\. 2\. Bilprodusenten som har **laget** **rekord**\. Vest\-Agder\. **Hva** har dere **svart** **der**? |
57
+ | Jeg er jordmor på **sykehuset** i Tønsberg\. Det er ulik aktivitet på fødeavdelingen\. **Alt** fra tre fødsler på **én** dag\, til ti\-tolv i løpet av et døgn\. | **Hei**\, **Nina** **Høyer** **heter** **jeg**\. Jeg er jordmor på **Sykkystens** Tønsberg på fødeavdelingen\. Det er **veldig** ulik aktivitet på fødeavdelingen\. **Vi** er **en** **akuttavdeling**\. **Der** er **det** **alt** fra tre fødsler på **en** dag til ti\-tolv i løpet av et døgn\. |
58
+ | **Likt** på tre av fire spørsmål\. Hva er stillingen? | **Det** **var** **likt** på tre av fire spørsmål\. Hva er stillingen**\,** **Øyvind**? **Da** er stillingen fire **poeng** **til** **Tastad\-Rustad\,** **mens** **Grødem** **har** tre **poeng**\. |
predictions/validation_nrk_tv/step_2000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_3000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_4000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_5000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_6000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_7000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_8000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_nrk_tv/step_9000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_stortinget/step_0.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_stortinget/step_1000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_stortinget/step_10000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_stortinget/step_11000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_stortinget/step_12000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
predictions/validation_stortinget/step_13000.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |
 
1
+ [Step 0](step_0.md) | [Step 1000](step_1000.md) | [Step 2000](step_2000.md) | [Step 3000](step_3000.md) | [Step 4000](step_4000.md) | [Step 5000](step_5000.md) | [Step 6000](step_6000.md) | [Step 7000](step_7000.md) | [Step 8000](step_8000.md) | [Step 9000](step_9000.md) | [Step 10000](step_10000.md) | [Step 11000](step_11000.md) | [Step 12000](step_12000.md) | [Step 13000](step_13000.md) | [Step 14000](step_14000.md) | [Step 15000](step_15000.md) | [Step 16000](step_16000.md) | [Step 17000](step_17000.md) | [Step 18000](step_18000.md) | [Step 19000](step_19000.md) | [Step 19999](step_19999.md)
2
 
3
  | STEP| loss | wer |cer|
4
  | ---| --- | --- |--- |