针对大型多模型中的语音特定风险进行探究:一种分类、基准和洞见
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。在多模态设置中,特别是在语音模态中,检测高风险互动的挑战仍然未被广泛探索,本文提出了一个语音特定的风险分类方法,并创建了一个小规模数据集来评估当前大型多模态模型在检测这些风险类别方面的能力。
这篇综述调查了仇恨言论管理的最新进展,重点介绍了大型语言模型和大型多模态模型在其中的作用。研究发现文本、视觉和听觉元素在传播仇恨言论中相互影响。研究还指出了处理少数语言和文化情况下的空白领域,并强调了解决低资源环境的需求。展望未来,研究提出了探索新的人工智能方法论、伦理治理和开发更加细致入微、具有上下文意识的系统等潜在方向。目标是推动更加复杂、负责任和以人为中心的数字时代仇恨言论管理方法的发展。