原贴链接

https://github.com/openai/whisper/pull/2361/files

讨论总结

OpenAI发布了新的Whisper模型“turbo”，引发了社区成员的热烈讨论。评论主要围绕模型的性能、速度、准确性以及与其他模型的对比展开。一些评论者分享了他们使用Whisper模型的经验，并提出了关于如何改进模型的问题和建议。此外，一些评论者还讨论了如何将Whisper模型用于播客制作和其他应用。

主要观点

  1. 👍 Whisper模型“turbo”性能提升显著
    • 支持理由：模型大小、参数、内存需求和相对速度有详细对比。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 “turbo”模型是“large-v3”的优化版本
    • 正方观点：能够在保持较高准确性的同时提供更快的转录速度。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 英语专用模型性能更优
    • 解释：The “.en” models for English-only applications tend to perform better, especially for the “tiny.en” and “base.en” models.
  4. 🤔 “turbo”模型是“large-v3”的优化版本
    • 解释：Additionally, the “turbo” model is an optimized version of “large-v3” that offers faster transcription speed with a minimal degradation in accuracy.
  5. 🚀 Whisper模型“turbo”在性能上有所退化
    • 解释：they mildly degraded their biggest model to make it run 8x faster at half file the size (1500->800MB) and dropping the VRAM req from 10GB to 6GB.

金句与有趣评论

  1. “😂 How do you guys even find some of this stuff? Are you guys just trawling the github pulls?”
    • 亮点：表达了对社区成员快速发现GitHub上的pull request的惊讶。
  2. “🤔 They’re probably using LLMs to keep up with AI news.”
    • 亮点：认为社区成员可能使用LLM来追踪AI新闻。
  3. “👀 This sort of thing would be super neat to feed into google’s new notebookLM thing.”
    • 亮点：提出将每日AI新闻制作成播客的想法。
  4. “😂 I do think that some folks might have done exactly this as I do find fully AI generated youtube channels where all they do is describe the latest in AI news.”
    • 亮点：认为将AI新闻制作成播客是一个好主意，并提到已有类似的AI生成YouTube频道。
  5. “😂 Model checkpoint is 809M parameters (so about 8x faster and 2x smaller than Large v3)”
    • 亮点：指出新模型具有809M参数，性能提升显著。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的。大部分评论者对新发布的Whisper模型“turbo”表示欢迎，并对其性能提升表示赞赏。但也有一部分评论者对新模型仍存在的一些问题表示关切。

趋势与预测

  • 新兴话题：Whisper模型“turbo”在NodeJS环境中的应用。
  • 潜在影响：Whisper模型“turbo”可能会在语音识别和转录领域得到更广泛的应用。

详细内容：

《OpenAI 新推出的 Whisper 模型“turbo”引发 Reddit 热议》

OpenAI 新推出的 Whisper 模型“turbo”在 Reddit 上引起了广泛关注，该帖子https://github.com/openai/whisper/pull/2361/files获得了众多用户的热烈讨论，点赞数和评论数众多。

讨论焦点主要集中在模型的性能、与其他类似模型的比较、应用场景以及潜在的改进方向等方面。

有人表示可能是使用了 LLM 来追踪 AI 新闻，自己设置了程序每天早上搜索顶级新闻和研究成果。有人认为将这类信息整理成每日播客对社区很有帮助，也有人分享了自己构建类似服务的经历，比如通过设置每天发送定义兴趣的电子邮件。还有人提到可以通过 Github 的“Explore”和“Trending”部分以及代码搜索来获取信息。

关于模型本身，有人猜测“turbo”模型是优化了“large-v3”，在保持准确率的同时提高了转录速度。但也有人指出 V3 相比 V2 存在不足，担心“turbo”模型不能解决这些问题，有人建议进行基准测试来比较结果。还有人好奇模型与其他模型如 distil-whisper 的比较，以及不同语言的词错误率等。

有用户分享道：“我使用该模型处理一个神话故事时出现了一些错误。”

有人提出疑问，比如“Cool but how does it impact accuracy faster than base, but same accuracy as large - v3? ”“Do you know why the relative speeds of the tiny, base and small models went down?”

有人认为“turbo”模型在保持编码器不变的情况下，将 32 层的解码器精简为 4 层。但也有人指出这种方式对于没有编码器的现代 LLMs 可能效果不佳，往往会导致质量下降。

有用户测试后表示模型仍存在重复句子的问题。还有人分享了在不同设备和场景下的使用经历，比如在 Apple M3 芯片上部署后速度提升了两倍。

总的来说，对于 OpenAI 新推出的 Whisper 模型“turbo”，大家看法不一，仍在持续关注和探讨其性能和应用前景。