Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

OpenAI Викторина «шепот»

Просмотрите структуру обучающих данных Whisper, многоязычное поведение и задокументированные режимы сбоев, не предполагая, что расшифровки всегда верны.

Связанные направляющие путиШепот Опенай
Вопрос 1 из 8

Какова основная цель шепота OpenAI?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Какова основная цель шепота OpenAI?
    • Автоматическое распознавание речи: расшифровка и перевод аудио
    • Генерация изображений из текста
    • Написание компьютерного кода
    • Создание 3D-анимации
  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. Какие возможности Whisper НЕ предоставляет изначально?
    • Перевод речи с других языков на английский
    • Определение того, на каком языке говорят
    • Добавление временных меток в стенограмму
    • Создание реалистичного видео из подсказки
  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. Какова известная слабость Whisper, на которую следует обратить внимание?
    • Он не может обрабатывать аудио на английском языке.
    • Иногда он может «галлюцинировать» текст, который не был произнесен.
    • Он выводит только звук, а не текст.
    • Он отказывается ставить знаки препинания
  7. Approximately what share of Whisper’s training data was English audio paired with English transcripts?
    • About 18%
    • Около 1%
    • About 65%
    • About 100%
  8. What use does OpenAI caution against when transcription errors could have serious consequences?
    • Noncommercial experimentation with public samples
    • Добавление временных меток в стенограмму
    • Using the model to identify a language
    • High-risk decision-making without appropriate verification