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最近，我在与ChatGPT讨论一项与经济相关的政策影响，当然我使用OpenAI的Whisper输入我的文本。有趣的是，在说出政策本身并问及“你怎么看？”之后，Whisper模型的最终输出文本中添加了以下句子：“请记得点击‘请毫不犹豫地点赞、订阅、分享和支持节目。’”感觉他们用太多的播客或YouTube视频来训练它。

讨论总结

本次讨论围绕OpenAI的Whisper模型在处理语音输入时出现的异常行为展开。原帖作者发现模型在输出时会添加与输入内容无关的句子，如“请勿犹豫点赞、订阅、分享和支持节目”。评论者们从多个角度分析了这一现象，主要观点包括：

  1. 模型训练数据问题：许多评论者认为，Whisper模型之所以出现这种异常行为，是因为其训练数据中包含了大量播客、YouTube视频和电影字幕，导致模型学习了这些无关文本。
  2. 模型大小的影响：有评论指出，模型的大小会影响其表现，较小的模型更容易出现此类异常行为。
  3. 技术问题与解决方案：部分评论者提出了技术解决方案，如使用Distill Whisper、调整超参数、使用黑名单词汇等，以减少幻觉现象。
  4. 语言和地区差异：有评论提到，不同语言（如波兰语、德语）在使用Whisper模型时也会出现特定的无关句子，暗示了训练数据的地区来源。
  5. 用户反馈与体验：一些用户分享了他们的实际使用经验，指出Whisper在处理长段沉默或噪音时会生成虚构内容，影响了用户体验。

整体而言，讨论氛围较为热烈，用户们对Whisper模型的表现既有批评也有建设性的建议。

主要观点

  1. 👍 模型训练数据问题
    • 支持理由：大量播客、YouTube视频和电影字幕导致模型学习无关文本。
    • 反对声音：部分用户认为通过技术手段可以减少此类问题。
  2. 🔥 模型大小的影响
    • 正方观点：较小模型更容易出现异常行为。
    • 反方观点：大型模型也有类似问题，只是表现形式不同。
  3. 💡 技术问题与解决方案
    • 使用Distill Whisper、调整超参数、黑名单词汇等方法可以有效减少幻觉现象。
  4. 🌍 语言和地区差异
    • 不同语言使用Whisper时会出现特定无关句子，暗示训练数据来源。
  5. 📢 用户反馈与体验
    • 用户实际使用中遇到的问题和改进建议。

金句与有趣评论

  1. “😂 Depends on the model. The smaller ones tend to act up more often like that.”
    • 亮点：简洁明了地指出模型大小对异常行为的影响。
  2. “🤔 A dystopian future, humanity is at war with robots that have become indistinguishable from humans.”
    • 亮点：通过反乌托邦场景幽默地讽刺AI问题。
  3. “👀 Yes! This is a known failure mode.”
    • 亮点：直接指出Whisper模型的一个已知问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向是批评与建议并存。用户们对Whisper模型的异常行为表示不满，但也提出了许多有建设性的解决方案。主要分歧点在于模型训练数据的选择和处理方法，以及不同模型大小对性能的影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何优化Whisper模型的训练数据，减少幻觉现象。
  • 潜在影响：改进后的Whisper模型可能提升语音转文本的准确性和用户体验，进一步推动AI技术在语音处理领域的应用。

详细内容：

标题：OpenAI 的 Whisper 模型的有趣表现引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于 OpenAI 的 Whisper 模型的帖子引起了广泛关注。该帖主称在与 ChatGPT 讨论经济政策相关内容时使用 Whisper 输入文本，有趣的是，Whisper 模型的最终输出文本添加了“Please remember to click the ‘Please don’t hesitate to like, subscribe, share, and support the Show.’”这样的语句，让人感觉它似乎过多地借鉴了播客或 YouTube 视频来进行训练。此帖获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为这取决于模型，较小的模型往往更容易出现这样的情况。有人则描绘了一个充满科幻色彩的场景，想象未来人类与难以分辨的机器人的战争。还有人指出使用 Whisper 开源模型在本地运行时，长段的沉默经常会被转换为幻觉般的数字，结尾处可能会出现“Like and subscribe!”或“Thanks!”“goodbye”等。有人分享自己在波兰语使用时的经历，经常会在结尾添加特定语句。有人提到 ChatGPT 语音模式也有类似的幻觉。有人认为 Whisper 模型的训练数据集很大一部分来自电影和 YouTube，这导致了这种幻觉，并且在处理超过 30 秒的分段时标点处理不佳。有人提出使用“faster-whisper”或“whisper-ctranslate2”并配合“–vad-filter”选项能减少幻觉，但不能完全消除。有人会保留自己的黑名单词汇字典以自动丢弃特定语句。有人分享自己使用 ChatGPT 翻译 WhatsApp 音频消息时的奇怪现象。有人在处理噪声音频数据时发现，如果输入随机噪声，模型就会产生幻觉。还有人询问如何克服模型无法处理沉默的问题，并有人给出相关建议。

在这些讨论中，大家对于 Whisper 模型存在这样的问题达成了一定共识，认为这与模型的训练数据和参数设置有关。一些特别有见地的观点，如对模型训练数据来源的分析，以及提出的各种解决方法，丰富了讨论内容。

总之，关于 OpenAI 的 Whisper 模型的这一有趣表现，Reddit 上的讨论展现了大家对于模型的关注和思考，也为进一步优化和理解模型提供了多样的视角。