論文の概要: A Survey on LLM-generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future
Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14724v2
- Date: Tue, 24 Oct 2023 11:31:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 11:11:41.766254
- Title: A Survey on LLM-generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future
Directions
- Title(参考訳): LLM生成テキスト検出に関する調査:必要,方法,今後の方向性
- Authors: Junchao Wu, Shu Yang, Runzhe Zhan, Yulin Yuan, Derek F. Wong, Lidia S.
Chao
- Abstract要約: LLM生成テキストを検出できる検出器を開発する必要がある。
このことは、LLMが生成するコンテンツの有害な影響から、LLMの潜在的な誤用や、芸術的表現やソーシャルネットワークのような保護領域の軽減に不可欠である。
検出器技術は最近、透かし技術、ゼロショット法、微動LMs法、対向学習法、LSMを検出器として使う方法、そして人力支援法などの革新によって、顕著な進歩をみせている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 41.71052488278973
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The powerful ability to understand, follow, and generate complex language
emerging from large language models (LLMs) makes LLM-generated text flood many
areas of our daily lives at an incredible speed and is widely accepted by
humans. As LLMs continue to expand, there is an imperative need to develop
detectors that can detect LLM-generated text. This is crucial to mitigate
potential misuse of LLMs and safeguard realms like artistic expression and
social networks from harmful influence of LLM-generated content. The
LLM-generated text detection aims to discern if a piece of text was produced by
an LLM, which is essentially a binary classification task. The detector
techniques have witnessed notable advancements recently, propelled by
innovations in watermarking techniques, zero-shot methods, fine-turning LMs
methods, adversarial learning methods, LLMs as detectors, and human-assisted
methods. In this survey, we collate recent research breakthroughs in this area
and underscore the pressing need to bolster detector research. We also delve
into prevalent datasets, elucidating their limitations and developmental
requirements. Furthermore, we analyze various LLM-generated text detection
paradigms, shedding light on challenges like out-of-distribution problems,
potential attacks, and data ambiguity. Conclusively, we highlight interesting
directions for future research in LLM-generated text detection to advance the
implementation of responsible artificial intelligence (AI). Our aim with this
survey is to provide a clear and comprehensive introduction for newcomers while
also offering seasoned researchers a valuable update in the field of
LLM-generated text detection. The useful resources are publicly available at:
https://github.com/NLP2CT/LLM-generated-Text-Detection.
- Abstract(参考訳): 大きな言語モデル(LLM)から生まれた複雑な言語を理解し、追跡し、生成する強力な能力によって、LLMが生成したテキストは、私たちの日常生活の多くの領域を驚くほどの速さで浸水させ、人間に広く受け入れられる。
LLMが拡大を続けるにつれ、LCMが生成するテキストを検出する検出器を開発する必要がある。
このことは、LLMの潜在的な誤用や、LLM生成コンテンツの有害な影響から芸術的表現やソーシャルネットワークのような保護領域を緩和するために重要である。
LLMの生成したテキスト検出は、LLMによってテキストが生成されるかどうかを識別することを目的としている。
検出器技術は最近、透かし技術、ゼロショット法、微動LMs法、対向学習法、LSMを検出器として使う方法、そして人力支援手法の革新によって、顕著な進歩が見られた。
本調査では,この領域における最近の研究のブレークスルーと,検出器研究の推進の必要性を裏付けるものである。
また、一般的なデータセットを掘り下げて、その制限と開発要件を明らかにします。
さらに, LLM生成テキスト検出のパラダイムを分析し, アウト・オブ・ディストリビューション問題, 潜在的な攻撃, データのあいまいさといった課題に光を当てる。
結論として,LLM生成テキスト検出における今後の研究の方向性に注目し,人工知能(AI)の実装を推し進める。
本調査の目的は,新参者への明確かつ包括的な紹介と,LCM生成テキスト検出分野における有意義な更新を提供することである。
有用なリソースは、https://github.com/NLP2CT/LLM- generated-Text-Detectionで公開されている。
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