論文の概要: Limits of Detecting Text Generated by Large-Scale Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03438v1
• Date: Sun, 9 Feb 2020 19:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 14:26:51.848421
• Title: Limits of Detecting Text Generated by Large-Scale Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるテキスト検出の限界
• Authors: Lav R. Varshney, Nitish Shirish Keskar, and Richard Socher
• Abstract要約: 誤情報キャンペーンで使用される可能性があるため、長く一貫性のあるテキストを生成できる大規模な言語モデルが危険であると考える者もいる。 ここでは、仮説テスト問題として大規模言語モデル出力検出を定式化し、テキストを真あるいは生成されたものと分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.46403462928319
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Some consider large-scale language models that can generate long and coherent pieces of text as dangerous, since they may be used in misinformation campaigns. Here we formulate large-scale language model output detection as a hypothesis testing problem to classify text as genuine or generated. We show that error exponents for particular language models are bounded in terms of their perplexity, a standard measure of language generation performance. Under the assumption that human language is stationary and ergodic, the formulation is extended from considering specific language models to considering maximum likelihood language models, among the class of k-order Markov approximations; error probabilities are characterized. Some discussion of incorporating semantic side information is also given.
• Abstract（参考訳）: 誤情報キャンペーンで使用される可能性があるため、長く一貫性のあるテキストを生成できる大規模な言語モデルが危険であると考える者もいる。 本稿では,テキストを真または生成と分類するための仮説検証問題として,大規模言語モデル出力検出を定式化する。 特定の言語モデルに対する誤り指数は、言語生成性能の標準尺度である、その難易度の観点から有界であることを示す。 人間の言語が定常的でエルゴード的な仮定の下では、定式化は特定の言語モデルから最大極大言語モデルまで、k次マルコフ近似のクラスの中で拡張され、エラー確率が特徴付けられる。 セマンティックサイド情報を取り入れた議論も行われている。

関連論文リスト

• Few-Shot Detection of Machine-Generated Text using Style Representations [4.326503887981912]
  人間の文章を巧みに模倣する言語モデルは、虐待のかなりのリスクを負う。 そこで本研究では,人間が作成したテキストから推定した書体スタイルの表現を活用することを提案する。 また,人間と機械作家の区別にも有効であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T17:26:51Z)
• Evaluating Large Language Models on Controlled Generation Tasks [92.64781370921486]
  本稿では,異なる粒度を持つ文計画ベンチマークを含む,様々なベンチマークを広範囲に分析する。 大規模言語モデルと最先端の微調整された小型モデルを比較した後、大規模言語モデルが後方に落ちたり、比較されたり、より小型モデルの能力を超えたりしたスペクトルを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T03:48:24Z)
• Black-box language model explanation by context length probing [7.526153863886609]
  本稿では、因果言語モデルのための新しい説明手法である文脈長探索について述べる。 この技術はモデルに依存しず、トークンレベルの確率の計算以上のモデル内部へのアクセスに依存しない。 事前学習された大規模言語モデルに文脈長探索を適用し、初期分析と洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T16:24:10Z)
• Rarely a problem? Language models exhibit inverse scaling in their predictions following few-type quantifiers [0.6091702876917281]
  言語モデルにおいて特に課題となる「おもちゃのような2人の子供」のような「2つの」型の量化器に焦点をあてる。 人間の2つの神経言語実験から、異なる大きさの22個の自己回帰トランスフォーマーモデルまで、960の英語文刺激を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T20:01:22Z)
• Quark: Controllable Text Generation with Reinforced Unlearning [68.07749519374089]
  大規模言語モデルは、しばしばユーザの期待に合わない振る舞いを学ぶ。 本稿では,(不必要な)特性を定量化する報酬関数を最適化するアルゴリズムQuarkを紹介する。 未学習の毒性、ネガティブな感情、反復について、我々の実験はQuarkが強いベースラインと最先端の強化学習法の両方より優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T21:11:51Z)
• On the probability-quality paradox in language generation [76.69397802617064]
  我々は情報理論レンズを用いて言語生成を分析する。 人間の言語は自然文字列上の分布のエントロピーに近い量の情報を含むべきであると仮定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T17:43:53Z)
• Typical Decoding for Natural Language Generation [76.69397802617064]
  本稿は,高確率テキストが退屈あるいは反復的である理由について考察する。 典型的なサンプリングでは,品質面での競争性能が期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T18:58:45Z)
• Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models [56.811278668446825]
  本稿では,コヒーレントな思考連鎖を生成する言語モデルについて考察する。 実験により、プロンプトによって思考の連鎖を誘導することで、十分な大きな言語モデルが推論タスクをよりよく実行できるようになることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T02:33:07Z)
• Are Some Words Worth More than Others? [3.5598388686985354]
  簡単な単語予測タスクの枠組み内での2つの本質的な評価手法を提案する。 提案手法を用いて,広く使用されている大規模英語モデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T23:12:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。