OpenAI Câu đố thì thầm

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. Mục đích chính của Whisper của OpenAI là gì?
   • Nhận dạng giọng nói tự động: phiên âm và dịch âm thanh
   • Tạo hình ảnh từ văn bản
   • Viết mã máy tính
   • Tạo hoạt ảnh 3D
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 KHÔNG cung cấp khả năng nào?
   • Dịch lời nói từ các ngôn ngữ khác sang tiếng Anh
   • Phát hiện ngôn ngữ nào đang được nói
   • Thêm dấu thời gian vào bản ghi
   • Tạo video thực tế từ lời nhắc
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. Điểm yếu đã biết của Whisper cần chú ý là gì?
   • Nó không thể xử lý bất kỳ âm thanh tiếng Anh nào
   • Đôi khi nó có thể 'ảo giác' văn bản không được nói ra
   • Nó chỉ xuất ra âm thanh, không bao giờ xuất ra văn bản
   • Nó từ chối thêm dấu câu
7. Approximately what share of Whisper’s training data was English audio paired with English transcripts?
   • About 18%
   • Khoảng 1%
   • About 65%
   • About 100%
8. What use does OpenAI caution against when transcription errors could have serious consequences?
   • Noncommercial experimentation with public samples
   • Thêm dấu thời gian vào bản ghi
   • Using the model to identify a language
   • High-risk decision-making without appropriate verification