論文の概要: G3Detector: General GPT-Generated Text Detector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12680v2
- Date: Fri, 4 Aug 2023 06:07:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-07 15:51:47.994356
- Title: G3Detector: General GPT-Generated Text Detector
- Title(参考訳): g3detector:一般gpt生成テキスト検出器
- Authors: Haolan Zhan and Xuanli He and Qiongkai Xu and Yuxiang Wu and Pontus
Stenetorp
- Abstract要約: 本研究では,多分野にわたる合成テキストの同定に長けた,予測できないが強力な検出手法を提案する。
我々の検出器は、様々なモデルアーキテクチャと復号化戦略で一様に優れた性能を示す。
また、強力な検出回避技術を用いて生成されたテキストを識別する機能も備えている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.47122201110071
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The burgeoning progress in the field of Large Language Models (LLMs) heralds
significant benefits due to their unparalleled capacities. However, it is
critical to acknowledge the potential misuse of these models, which could give
rise to a spectrum of social and ethical dilemmas. Despite numerous preceding
efforts centered around distinguishing synthetic text, most existing detection
systems fail to identify data synthesized by the latest LLMs, such as ChatGPT
and GPT-4. In response to this challenge, we introduce an unpretentious yet
potent detection approach proficient in identifying synthetic text across a
wide array of fields. Moreover, our detector demonstrates outstanding
performance uniformly across various model architectures and decoding
strategies. It also possesses the capability to identify text generated
utilizing a potent detection-evasion technique. Our comprehensive research
underlines our commitment to boosting the robustness and efficiency of
machine-generated text detection mechanisms, particularly in the context of
swiftly progressing and increasingly adaptive AI technologies.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(llm)の分野における急速な進歩は、その並列性のない能力によって大きな利益をもたらす。
しかし、これらのモデルの潜在的な誤用を認めることは、社会的および倫理的ジレンマのスペクトルを引き起こす可能性がある。
これまでの多くの試みは合成テキストの識別に重点を置いていたが、既存の検出システムはChatGPTやGPT-4といった最新のLCMによって合成されたデータを識別できない。
この課題に対応するために,様々な分野にわたる合成テキストの同定に熟練した,前例のない,かつ強力な検出手法を提案する。
さらに,様々なモデルアーキテクチャと復号化戦略において,優れた性能を示す。
また、強力な検出回避技術を用いて生成されたテキストを識別する機能も備えている。
我々の包括的な研究は、機械が生成するテキスト検出機構の堅牢性と効率を高めること、特に急速に進歩し、適応するAI技術の文脈において、我々のコミットメントを裏付けている。
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