Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень

OpenAI Тест «Шепіт».

Перегляньте композицію навчальних даних Whisper, багатомовну поведінку та задокументовані режими помилок, не припускаючи, що стенограми завжди правильні.

Пов'язані напрямні шляхиOpenai Whisper
Питання 1 з 8

Яка основна мета OpenAI's Whisper?

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  1. Яка основна мета OpenAI's Whisper?
    • Автоматичне розпізнавання мовлення: транскрибування та переклад аудіо
    • Створення зображень з тексту
    • Написання комп'ютерного коду
    • Створення 3D анімації
  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. Яких можливостей Whisper НЕ надає?
    • Переклад мови з інших мов на англійську
    • Виявлення мови розмови
    • Додавання позначок часу до стенограми
    • Створення реалістичного відео з підказки
  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. На що варто звернути увагу, як відома слабкість Whisper?
    • Він не може обробляти аудіо англійською мовою
    • Час від часу він може «галюцинувати» текст, який не був промовлений
    • Він виводить лише звук, а не текст
    • Він відмовляється додавати розділові знаки
  7. Approximately what share of Whisper’s training data was English audio paired with English transcripts?
    • About 18%
    • близько 1%
    • About 65%
    • About 100%
  8. What use does OpenAI caution against when transcription errors could have serious consequences?
    • Noncommercial experimentation with public samples
    • Додавання позначок часу до стенограми
    • Using the model to identify a language
    • High-risk decision-making without appropriate verification