OpenAI اختبار الهمس

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. ما هو الغرض الرئيسي من همس OpenAI؟
   • التعرف التلقائي على الكلام: نسخ وترجمة الصوت
   • توليد الصور من النص
   • كتابة كود الكمبيوتر
   • إنشاء رسوم متحركة ثلاثية الأبعاد
2. What was true of the language balance in Whisper’s training audio?
   • Every language contributed the same number of hours
   • The dataset was English-heavy, with much less audio for most languages
   • The dataset contained only English audio
   • Most data was studio-recorded speech in one language
3. What does Whisper use to condition the decoder on the requested task and language?
   • A separate camera feed
   • A hand-written transcript of the answer
   • Special tokens in the decoder prompt
   • A unique model checkpoint for every utterance
4. ما هي الإمكانية التي لا توفرها Whisper أصلاً؟
   • ترجمة الكلام من اللغات الأخرى إلى اللغة الإنجليزية
   • اكتشاف اللغة التي يتم التحدث بها
   • إضافة الطوابع الزمنية إلى النص
   • إنشاء فيديو واقعي من موجه
5. Which long-form transcription problems does OpenAI’s paper describe?
   • Repetition loops and missing words near segment edges
   • Perfect diarization of every speaker
   • Automatic correction of every proper noun
   • Guaranteed removal of background music
6. ما هي نقطة الضعف المعروفة في Whisper والتي يجب مراقبتها؟
   • لا يمكنه معالجة أي صوت باللغة الإنجليزية
   • ويمكن في بعض الأحيان أن "يهلوس" النص الذي لم يتم التحدث به
   • فهو يخرج الصوت فقط، وليس النص أبدًا
   • يرفض إضافة علامات الترقيم
7. Approximately what share of Whisper’s training data was English audio paired with English transcripts?
   • About 18%
   • حوالي 1%
   • About 65%
   • About 100%
8. What use does OpenAI caution against when transcription errors could have serious consequences?
   • Noncommercial experimentation with public samples
   • إضافة الطوابع الزمنية إلى النص
   • Using the model to identify a language
   • High-risk decision-making without appropriate verification