論文の概要: On the Detectability of ChatGPT Content: Benchmarking, Methodology, and Evaluation through the Lens of Academic Writing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05524v2
- Date: Mon, 18 Mar 2024 03:14:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 04:32:24.761113
- Title: On the Detectability of ChatGPT Content: Benchmarking, Methodology, and Evaluation through the Lens of Academic Writing
- Title（参考訳）: ChatGPT内容の検出可能性について:学術書記レンズによるベンチマーク,方法論,評価
- Authors: Zeyan Liu, Zijun Yao, Fengjun Li, Bo Luo,
- Abstract要約: そこで我々は,ChatGPT文中の微妙で深い意味的・言語的パターンをよりよく捉えるために,CheckGPTというディープニューラルネットワークフレームワークを開発した。
ChatGPTコンテンツの検出性を評価するため、我々はCheckGPTの転送性、迅速なエンジニアリング、ロバスト性について広範な実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.534162347659514
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With ChatGPT under the spotlight, utilizing large language models (LLMs) to assist academic writing has drawn a significant amount of debate in the community. In this paper, we aim to present a comprehensive study of the detectability of ChatGPT-generated content within the academic literature, particularly focusing on the abstracts of scientific papers, to offer holistic support for the future development of LLM applications and policies in academia. Specifically, we first present GPABench2, a benchmarking dataset of over 2.8 million comparative samples of human-written, GPT-written, GPT-completed, and GPT-polished abstracts of scientific writing in computer science, physics, and humanities and social sciences. Second, we explore the methodology for detecting ChatGPT content. We start by examining the unsatisfactory performance of existing ChatGPT detecting tools and the challenges faced by human evaluators (including more than 240 researchers or students). We then test the hand-crafted linguistic features models as a baseline and develop a deep neural framework named CheckGPT to better capture the subtle and deep semantic and linguistic patterns in ChatGPT written literature. Last, we conduct comprehensive experiments to validate the proposed CheckGPT framework in each benchmarking task over different disciplines. To evaluate the detectability of ChatGPT content, we conduct extensive experiments on the transferability, prompt engineering, and robustness of CheckGPT.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTが注目を浴びる中、学術的な執筆を支援するために大きな言語モデル(LLM)を利用することは、コミュニティでかなりの議論を巻き起こしている。
本稿では,学術文献におけるChatGPT生成コンテンツの検出可能性に関する総合的研究,特に学術論文の要約に着目し,学術分野におけるLCMの応用と政策の総合的な開発を支援することを目的とする。
具体的には、コンピュータ科学、物理学、人文科学および社会科学における科学的著作の人間書き、GPT書き、GPT完備、およびGPT取り除かれた抽象のベンチマークデータセットであるGPABench2を初めて提示する。
次に,ChatGPTの内容を検出する手法について検討する。
まず、既存のChatGPT検出ツールの不満足な性能と、人間の評価者(240人以上の研究者や学生を含む)が直面している課題について検討する。
次に、手作りの言語特徴モデルをベースラインとしてテストし、ChatGPT文の微妙で深い意味と言語パターンをよりよく捉えるために、CheckGPTというディープニューラルネットワークを開発する。
最後に,各ベンチマークタスクにおいて,提案したCheckGPTフレームワークを異なる分野にわたって検証するための総合的な実験を行う。
ChatGPTコンテンツの検出性を評価するため、我々はCheckGPTの転送性、迅速なエンジニアリング、ロバスト性について広範な実験を行った。
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