ガイド連動クイズ · 中 レベル

OpenAI ささやきクイズ

トランスクリプトが常に正しいと仮定せずに、Whisper トレーニング データの構成、多言語動作、文書化された障害モードを確認します。

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質問 1 の 8

OpenAI のウィスパーの主な目的は何ですか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. OpenAI のウィスパーの主な目的は何ですか?
    • 自動音声認識: 音声の文字起こしと翻訳
    • テキストから画像を生成する
    • コンピューターコードを書く
    • 3Dアニメーションの作成
  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. Whisper がネイティブに提供しない機能はどれですか?
    • 他言語の音声を英語に翻訳する
    • どの言語が話されているかを検出する
    • トランスクリプトへのタイムスタンプの追加
    • プロンプトからリアルなビデオを生成する
  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. 注意すべき Whisper の既知の弱点は何ですか?
    • 英語音声は処理できません
    • 時折、話されていないテキストを「幻覚」させることがあります
    • 音声のみを出力し、テキストは出力しません
    • 句読点の追加を拒否します
  7. Approximately what share of Whisper’s training data was English audio paired with English transcripts?
    • About 18%
    • 約1%
    • About 65%
    • About 100%
  8. What use does OpenAI caution against when transcription errors could have serious consequences?
    • Noncommercial experimentation with public samples
    • トランスクリプトへのタイムスタンプの追加
    • Using the model to identify a language
    • High-risk decision-making without appropriate verification