Investigación sobre la viabilidad del uso de modelos de lenguaje multimodal en la detección de deepfakes de audio
Imagen generada por Gemini AI
Un estudio investiga el uso de Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs) para la detección de deepfakes de audio, un área que ha sido poco explorada hasta ahora. Al combinar entradas de audio con indicaciones textuales, los investigadores evaluaron dos modelos, Qwen2-Audio-7B-Instruct y SALMONN, en modos de cero disparos y ajustados. Los resultados indican que, si bien el rendimiento en datos fuera de dominio es deficiente, los modelos destacan en tareas dentro del dominio con una supervisión mínima, lo que sugiere una dirección prometedora para mejorar la detección de deepfakes de audio.
Los Modelos de Lenguaje Grande Multimodal Muestran Promesa para la Detección de Deepfakes de Audio
Investigaciones recientes sobre Modelos de Lenguaje Grande Multimodal (MLLMs) han abierto nuevas avenidas para la detección de deepfakes de audio. Este estudio investiga la efectividad de los MLLMs integrando entradas de audio con indicaciones de texto para mejorar las capacidades de detección.
El estudio se centra en dos MLLMs, Qwen2-Audio-7B-Instruct y SALMONN, evaluando su rendimiento en modos de cero disparo y ajustados. Los investigadores emplearon un enfoque que combina datos de audio con indicaciones de texto para mejorar el aprendizaje de características para la detección de deepfakes de audio.
Hallazgos
Los experimentos revelaron resultados mixtos:
- Sin un entrenamiento específico para la tarea, los modelos mostraron un rendimiento deficiente en la detección de deepfakes de audio.
- Con una supervisión mínima, los modelos mostraron una eficacia significativa en la detección de deepfakes de audio en dominio, lo que sugiere que un entrenamiento enfocado podría mejorar su capacidad.
Los hallazgos sugieren que los MLLMs pueden detectar efectivamente deepfakes de audio cuando se entrenan con datos relevantes, pero su rendimiento depende en gran medida de la calidad del proceso de entrenamiento.
Temas relacionados:
📰 Fuente original: https://arxiv.org/abs/2601.00777v1
Todos los derechos y créditos pertenecen al editor original.