論文の概要: GPT-who: An Information Density-based Machine-Generated Text Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06202v3
• Date: Wed, 3 Apr 2024 18:59:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 20:12:51.229994
• Title: GPT-who: An Information Density-based Machine-Generated Text Detector
• Title（参考訳）: GPT- Who: 情報密度に基づく機械生成テキスト検出装置
• Authors: Saranya Venkatraman, Adaku Uchendu, Dongwon Lee,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.111161457447324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Uniform Information Density (UID) principle posits that humans prefer to spread information evenly during language production. We examine if this UID principle can help capture differences between Large Language Models (LLMs)-generated and human-generated texts. We propose GPT-who, the first psycholinguistically-inspired domain-agnostic statistical detector. This detector employs UID-based features to model the unique statistical signature of each LLM and human author for accurate detection. We evaluate our method using 4 large-scale benchmark datasets and find that GPT-who outperforms state-of-the-art detectors (both statistical- & non-statistical) such as GLTR, GPTZero, DetectGPT, OpenAI detector, and ZeroGPT by over $20$% across domains. In addition to better performance, it is computationally inexpensive and utilizes an interpretable representation of text articles. We find that GPT-who can distinguish texts generated by very sophisticated LLMs, even when the overlying text is indiscernible. UID-based measures for all datasets and code are available at https://github.com/saranya-venkatraman/gpt-who.
• Abstract（参考訳）: 統一情報密度(UID)の原則は、人間が言語生産中に情報を均等に広めることを好むことを示唆している。 我々は,このUID原則が,Large Language Models(LLMs)とHuman Generated Textsの違いを捉えるのに有効かどうかを検討する。 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、UIDに基づく特徴を用いて、それぞれのLSMと人間の著者のユニークな統計的特徴をモデル化し、正確な検出を行う。 提案手法は,4つの大規模ベンチマークデータセットを用いて評価し,GLTR, GPTZero, DetectGPT, OpenAI Detector, ZeroGPTなどの最先端検出器(統計的および非統計的)を20ドル以上で上回る結果を得た。 性能の向上に加えて、計算的に安価であり、テキスト記事の解釈可能な表現を利用する。 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。 すべてのデータセットとコードのUIDベースの測定はhttps://github.com/saranya-venkatraman/gpt-whoで公開されている。

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