論文の概要: SeqXGPT: Sentence-Level AI-Generated Text Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08903v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 03:03:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 18:47:21.553785
• Title: SeqXGPT: Sentence-Level AI-Generated Text Detection
• Title（参考訳）: SeqXGPT: 文レベルAI生成テキスト検出
• Authors: Pengyu Wang, Linyang Li, Ke Ren, Botian Jiang, Dong Zhang, Xipeng Qiu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いた文書の合成による文レベル検出の課題について紹介する。 次に,文レベルのAIGT検出機能として,ホワイトボックスLEMのログ確率リストを利用した textbfSequence textbfX (Check) textbfGPT を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.3792779440284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Widely applied large language models (LLMs) can generate human-like content, raising concerns about the abuse of LLMs. Therefore, it is important to build strong AI-generated text (AIGT) detectors. Current works only consider document-level AIGT detection, therefore, in this paper, we first introduce a sentence-level detection challenge by synthesizing a dataset that contains documents that are polished with LLMs, that is, the documents contain sentences written by humans and sentences modified by LLMs. Then we propose \textbf{Seq}uence \textbf{X} (Check) \textbf{GPT}, a novel method that utilizes log probability lists from white-box LLMs as features for sentence-level AIGT detection. These features are composed like \textit{waves} in speech processing and cannot be studied by LLMs. Therefore, we build SeqXGPT based on convolution and self-attention networks. We test it in both sentence and document-level detection challenges. Experimental results show that previous methods struggle in solving sentence-level AIGT detection, while our method not only significantly surpasses baseline methods in both sentence and document-level detection challenges but also exhibits strong generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 広範に適用された大規模言語モデル(LLM)は、人間に似たコンテンツを生成し、LLMの悪用に対する懸念を提起する。 したがって、強力なAI生成テキスト(AIGT)検出器を構築することが重要である。 現在,文書レベルのAIGT検出のみを考慮しているため,本論文ではまず,LLMで洗練された文書を含むデータセット,すなわちLLMで修正された文を含む文書を合成し,文レベルの検出課題を導入する。 次に,文レベルのAIGT検出機能として,白箱LEMのログ確率リストを利用する新しい手法である,textbf{Seq}uence \textbf{X} (Check) \textbf{GPT}を提案する。 これらの特徴は音声処理における \textit{waves} のように構成され、llms では研究できない。 そこで我々は,畳み込みと自己注意ネットワークに基づくSeqXGPTを構築した。 文と文書レベルの検出課題の両方でテストします。 実験の結果,従来の手法は文レベルAIGTの検出に苦慮していたのに対し,本手法は文レベル検出と文書レベル検出の両方において基準手法をはるかに上回るだけでなく,強力な一般化能力を示した。

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