OpenAI和谷歌利用了YouTube视频转录来训练其人工智能模型

OpenAI和谷歌利用了YouTube视频转录来训练其人工智能模型 就在几天前，YouTube 首席执行官尼尔-莫汉（Neal Mohan）在接受彭博社采访时表示，OpenAI 据称使用 YouTube 视频来训练其新的文本到视频生成器 Sora 将违反该平台的政策。据《纽约时报》报道，OpenAI 使用其 Whisper 语音识别工具转录了超过 100 万小时的 YouTube 视频，然后用于训练 GPT-4。The Information此前曾报道，OpenAI 曾使用 YouTube 视频和播客来训练这两个人工智能系统。据报道，OpenAI 总裁格雷格-布罗克曼（Greg Brockman）也是这个团队的成员之一。Google发言人马特-布莱恩特（Matt Bryant）告诉《纽约时报》，根据Google的规定，"未经授权采集或下载 YouTube 内容"是不被允许的，同时他还表示，公司并不知道 OpenAI 使用过此类内容。不过，该报道称，Google有人知道但没有对 OpenAI 采取行动，因为Google自己也正在使用 YouTube 视频训练自己的人工智能模型。但Google告诉《纽约时报》 ，它只使用同意参加实验项目的创作者的视频。《纽约时报》的报道还称，Google在 2022 年 6 月调整了其隐私政策，以更广泛地涵盖使用公开内容（包括Google文档和Google工作表）来训练其人工智能模型和产品。布赖恩特告诉《纽约时报》，只有在选择使用Google实验功能的用户允许的情况下，Google才会这样做，而且该公司"并没有根据这一语言变化开始对其他类型的数据进行训练"。相关文章:YouTube CEO表示OpenAI用其视频训练Sora将违反平台服务条款 ... PC版： 手机版：

：通过具有自托管 Whisper 模型的 WebSocket 进行近实时语音转录

：通过具有自托管 Whisper 模型的 WebSocket 进行近实时语音转录 VoiceStreamAI 是一种基于 Python 3 的服务器和 JavaScript 客户端解决方案，可使用 WebSocket 实现近实时音频流和转录。该系统采用 Huggingface 的语音活动检测 (VAD) 和 OpenAI 的 Whisper 模型来实现准确的语音识别和处理。 特征 通过 WebSocket 进行实时音频流。 使用 Huggingface 的 VAD 进行语音活动检测。 使用 OpenAI 的 Whisper 模型进行语音转录。 可定制的音频块处理。 支持多语言转录。

OpenAI 转录了超过100万小时的 YouTube 视频来训练 GPT-4

OpenAI 转录了超过100万小时的 YouTube 视频来训练 GPT-4 据《纽约时报》报道，OpenAI 公司迫切需要大量训练数据，为此开发了 Whisper音频转录模型来克服困难，转录了超过100万小时的 YouTube 视频来训练其最先进的大型语言模型 GPT-4。该公司知道这在法律上存在问题，但相信这是合理使用。OpenAI 总裁格雷格·布罗克曼亲自参与了所使用视频的收集。OpenAI 发言人表示，该公司为其每个模型策划了“独特”的数据集，以“帮助他们了解世界”并保持其全球研究竞争力。并补充说，该公司使用“众多来源，包括公开数据和非公开数据的合作伙伴”，并且正在考虑生成自己的合成数据。据报道，该公司在2021年耗尽了有用的数据供应，并在耗尽其他资源后讨论了转录 YouTube 视频、播客和有声读物。 、

ℹBuzz 基于 OpenAI Whisper 的免费开源语音转文字软体，汇入档案、即时转录都支援#

ℹBuzz 基于 OpenAI Whisper 的免费开源语音转文字软体，汇入档案、即时转录都支援# 过去我们曾教学过如何在 Windows 11 / Windows 10 安装 Whisper AI 模型，虽然这方法算是最推荐的，转档速度...

Insanely Fast Whisper-基于OpenAI模型的快速音频转文字工具

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Whisper JAX：这是一个对OpenAI开源的Whisper模型网页链接 的优化版本，它针对GPU和TPU做了优化，性能提

Whisper JAX：这是一个对OpenAI开源的Whisper模型网页链接 的优化版本，它针对GPU和TPU做了优化，性能提升了70倍，最快1小时的音频15秒能完成转录！ 提速的关键： 1. 批量处理 Transformers 实现了一种批处理算法，其中单个音频样本被分成 30 秒的片段，然后分批转录这些块。这种批处理算法比 OpenAI（按顺序转录块）提供高达 7 倍的增益 2. JAX优于PyTorch JAX 是一个用于高性能机器学习研究的自动微分库，通过即时 (JIT) 编译 Whisper，比PyTorch在 GPU 上获得了 2 倍的速度提升 3. TPUs 优于 GPUs 张量处理单元 (TPU) 是由 Google 设计的 ML 加速器， TPU 专为矩阵乘法而构建，与更通用的 GPU 相比具有显着优势。在 TPU v4-8 上运行 Whisper JAX 比在 NVIDIA A100 上快 5 倍！ 全部加在一起：批处理 7 倍 JAX 2 倍 TPU 5 倍速度增益 => 整体速度提升 70 倍 | |