論文の概要: DNA-GPT: Divergent N-Gram Analysis for Training-Free Detection of GPT-Generated Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17359v2
• Date: Wed, 4 Oct 2023 16:36:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 18:44:34.134313
• Title: DNA-GPT: Divergent N-Gram Analysis for Training-Free Detection of GPT-Generated Text
• Title（参考訳）: DNA-GPT:GPT生成テキストのトレーニング不要検出のための多様性N-Gram解析
• Authors: Xianjun Yang, Wei Cheng, Yue Wu, Linda Petzold, William Yang Wang, Haifeng Chen
• Abstract要約: ダイバージェントN-Gram解析(DNA-GPT)と呼ばれる新しいトレーニング不要検出手法を提案する。 元の部分と新しい部分の違いをN-gram解析により解析することにより,機械生成テキストと人文テキストの分布に顕著な相違が明らかになった。 その結果, ゼロショットアプローチは, 人文とGPT生成テキストの区別において, 最先端の性能を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.5469544192645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have notably enhanced the fluency and diversity of machine-generated text. However, this progress also presents a significant challenge in detecting the origin of a given text, and current research on detection methods lags behind the rapid evolution of LLMs. Conventional training-based methods have limitations in flexibility, particularly when adapting to new domains, and they often lack explanatory power. To address this gap, we propose a novel training-free detection strategy called Divergent N-Gram Analysis (DNA-GPT). Given a text, we first truncate it in the middle and then use only the preceding portion as input to the LLMs to regenerate the new remaining parts. By analyzing the differences between the original and new remaining parts through N-gram analysis in black-box or probability divergence in white-box, we unveil significant discrepancies between the distribution of machine-generated text and the distribution of human-written text. We conducted extensive experiments on the most advanced LLMs from OpenAI, including text-davinci-003, GPT-3.5-turbo, and GPT-4, as well as open-source models such as GPT-NeoX-20B and LLaMa-13B. Results show that our zero-shot approach exhibits state-of-the-art performance in distinguishing between human and GPT-generated text on four English and one German dataset, outperforming OpenAI's own classifier, which is trained on millions of text. Additionally, our methods provide reasonable explanations and evidence to support our claim, which is a unique feature of explainable detection. Our method is also robust under the revised text attack and can additionally solve model sourcing. Codes are available at https://github.com/Xianjun-Yang/DNA-GPT.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、機械生成テキストの流布度と多様性を著しく向上させた。 しかし、この進歩は、与えられたテキストの起源を検出する上でも重要な課題であり、LLMの急速な進化の背後にあるラグの検出方法に関する現在の研究である。 従来のトレーニングベースの方法は柔軟性に制限があり、特に新しいドメインに適応する場合、説明力に欠けることが多い。 そこで本研究では,Divergent N-Gram Analysis (DNA-GPT) と呼ばれる新たなトレーニング不要検出手法を提案する。 テキストが与えられた後、まず中央で切り刻み、次にLCMへの入力として前の部分のみを使用し、新しい残部を再生します。 ブラックボックスのN-gram解析やホワイトボックスの確率ばらつきから,元の部分と新しい部分の違いを分析することで,機械生成テキストの分布と人文テキストの分布との間に大きな相違があることを明らかにする。 我々は,GPT-NeoX-20BやLLaMa-13Bといったオープンソースモデルとともに,テキストダビンシ003,GPT-3.5-turbo,GPT-4など,OpenAIの最も先進的なLCMについて広範な実験を行った。 その結果、我々のゼロショットアプローチは、4つの英語と1つのドイツ語データセット上の人間とGPT生成したテキストを区別し、数百万のテキストで訓練されたOpenAI独自の分類器より優れていることを示す。 さらに,提案手法は,説明可能な検出のユニークな特徴であるクレームを支持する合理的な説明と証拠を提供する。 本手法は,修正テキスト攻撃においても頑健であり,さらにモデルソーシングを解決できる。 コードはhttps://github.com/Xianjun-Yang/DNA-GPTで公開されている。

関連論文リスト

• Detecting Machine-Generated Long-Form Content with Latent-Space Variables [54.07946647012579]
  既存のゼロショット検出器は主に、現実世界のドメインシフトに弱いトークンレベルの分布に焦点を当てている。 本稿では,イベント遷移などの抽象的要素を機械対人文検出の鍵となる要因として組み込んだ,より堅牢な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T18:42:09Z)
• Pretraining Data Detection for Large Language Models: A Divergence-based Calibration Method [108.56493934296687]
  本研究では,乱数から発散する概念に触発された偏差に基づくキャリブレーション手法を導入し,プリトレーニングデータ検出のためのトークン確率のキャリブレーションを行う。 我々は,中国語テキスト上でのLLMの検出手法の性能を評価するために,中国語のベンチマークであるPatentMIAを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T07:55:35Z)
• ESPERANTO: Evaluating Synthesized Phrases to Enhance Robustness in AI Detection for Text Origination [1.8418334324753884]
  本稿では,検出を回避する新しい手法としてバックトランスレーションを紹介する。 本稿では、これらの裏書きされたテキストを組み合わせて、オリジナルのAI生成テキストの操作されたバージョンを生成するモデルを提案する。 我々は,この手法を,オープンソースと3つのプロプライエタリシステムを含む9つのAI検出器上で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T01:13:22Z)
• DetectGPT-SC: Improving Detection of Text Generated by Large Language Models through Self-Consistency with Masked Predictions [13.077729125193434]
  既存の検出器は、人間が生成したテキストとAI生成したテキストの間に分配ギャップがあるという仮定に基づいて構築されている。 また,ChatGPTのような大規模言語モデルは,テキスト生成や継続において強い自己整合性を示すことがわかった。 マスク付き予測を用いた自己整合性に基づくAI生成テキストの検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T01:23:10Z)
• GPT-who: An Information Density-based Machine-Generated Text Detector [6.111161457447324]
  精神言語学的に着想を得た最初のドメイン非依存型統計検出器であるGPT-whoを提案する。 この検出器は、UDDベースの特徴を用いて、LLM(Large Language Models)生成および人文生成の各テキストのユニークな統計的シグネチャをモデル化する。 過剰なテキストが認識できない場合でも、非常に洗練されたLCMによって生成されたテキストを区別できるGPT- who can distinguishing texts。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T23:06:05Z)
• Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts [27.956604193427772]
  短文検出の難しさに対処するため,MPUトレーニングフレームワークを提案する。 MPU法は、長いAI生成テキストの検出性能を向上し、言語モデル検出器の短文検出を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T15:25:00Z)
• MAGE: Machine-generated Text Detection in the Wild [82.70561073277801]
  大規模言語モデル(LLM)は人間レベルのテキスト生成を実現し、効果的なAI生成テキスト検出の必要性を強調している。 我々は、異なるLLMによって生成される多様な人文やテキストからテキストを収集することで、包括的なテストベッドを構築する。 問題にもかかわらず、トップパフォーマンス検出器は、新しいLCMによって生成された86.54%のドメイン外のテキストを識別することができ、アプリケーションシナリオの実現可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:13:29Z)
• On the Possibilities of AI-Generated Text Detection [76.55825911221434]
  機械が生成するテキストが人間に近い品質を近似するにつれて、検出に必要なサンプルサイズが増大すると主張している。 GPT-2, GPT-3.5-Turbo, Llama, Llama-2-13B-Chat-HF, Llama-2-70B-Chat-HFなどの最先端テキストジェネレータをoBERTa-Large/Base-Detector, GPTZeroなどの検出器に対して試験した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T17:47:39Z)
• How much do language models copy from their training data? Evaluating linguistic novelty in text generation using RAVEN [63.79300884115027]
  現在の言語モデルは高品質なテキストを生成することができる。 彼らは、これまで見たテキストを単にコピーしているか、それとも一般化可能な言語的抽象化を学んだのか? 本稿では、生成したテキストの新規性を評価するための分析スイートであるRAVENを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T04:07:09Z)

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。