論文の概要: Smaller Language Models are Better Black-box Machine-Generated Text Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09859v4
• Date: Sat, 24 Feb 2024 19:47:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 19:36:34.851827
• Title: Smaller Language Models are Better Black-box Machine-Generated Text Detectors
• Title（参考訳）: より小さな言語モデルはブラックボックスマシン生成テキスト検出器より優れている
• Authors: Niloofar Mireshghallah, Justus Mattern, Sicun Gao, Reza Shokri, Taylor Berg-Kirkpatrick
• Abstract要約: 小型で部分的に訓練されたモデルは、より優れたユニバーサルテキスト検出器である。 検出器とジェネレータが同一データでトレーニングされたかどうかが検出成功にとって重要でないことが判明した。 例えば、OPT-125Mモデルは、ChatGPT世代を検出するのにAUCが0.81であり、GPTファミリーのより大きなモデルであるGPTJ-6BはAUCが0.45である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.36291277897995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent of fluent generative language models that can produce convincing utterances very similar to those written by humans, distinguishing whether a piece of text is machine-generated or human-written becomes more challenging and more important, as such models could be used to spread misinformation, fake news, fake reviews and to mimic certain authors and figures. To this end, there have been a slew of methods proposed to detect machine-generated text. Most of these methods need access to the logits of the target model or need the ability to sample from the target. One such black-box detection method relies on the observation that generated text is locally optimal under the likelihood function of the generator, while human-written text is not. We find that overall, smaller and partially-trained models are better universal text detectors: they can more precisely detect text generated from both small and larger models. Interestingly, we find that whether the detector and generator were trained on the same data is not critically important to the detection success. For instance the OPT-125M model has an AUC of 0.81 in detecting ChatGPT generations, whereas a larger model from the GPT family, GPTJ-6B, has AUC of 0.45.
• Abstract（参考訳）: 人間が書いたものと非常によく似た説得力のある発話を生成できる流麗な生成言語モデルが出現すると、テキストが機械によって生成されたか、あるいは人間が書いたかの区別がより困難で重要になり、そのようなモデルは誤った情報や偽ニュース、偽レビュー、特定の著者や人物を模倣するために使われる。 この目的のために、マシン生成テキストを検出する手法が数多く提案されている。 これらのメソッドの多くは、ターゲットモデルのロジットにアクセスするか、ターゲットからサンプリングする機能を必要とする。 そのようなブラックボックス検出方法の1つは、生成したテキストが生成者の可能性関数の下で局所的に最適であるという観察に依存している。 全体として、より小さく、部分的に訓練されたモデルは、より普遍的なテキスト検出器として、より正確に、小モデルと大モデルの両方から生成されたテキストを検出できる。 興味深いことに、検出器とジェネレータが同じデータで訓練されたかどうかは、検出の成功にとって重要ではない。 例えば、OPT-125Mモデルは、ChatGPT世代を検出するのにAUCが0.81であり、GPTファミリーのGPTJ-6BはAUCが0.45である。

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