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。
関連論文リスト
- Robust Detection of LLM-Generated Text: A Comparative Analysis [0.276240219662896]
大規模言語モデルは生命の多くの側面に広く統合することができ、その出力は全てのネットワークリソースを迅速に満たすことができる。
生成したテキストの強力な検出器を開発することがますます重要になっている。
この検出器は、これらの技術の潜在的な誤用を防ぎ、ソーシャルメディアなどのエリアを負の効果から保護するために不可欠である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-09T18:27:15Z) - Understanding the Effects of Human-written Paraphrases in LLM-generated Text Detection [7.242609314791262]
Human & LLM Paraphrase Collection (HLPC)は、人間の文章とパラフレーズを組み込んだ第一種データセットである。
我々は,人書きパラフレーズ,GPTとOPTのLLM生成文書,DIPPERとBARTのLLM生成パラフレーズを組み込んだ分類実験を行った。
以上の結果から,人文パラフレーズの含浸がLLM検出性能に大きな影響を与え,TPR@1%FPRが促進され,AUROCのトレードオフや精度が向上する可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-06T10:06:21Z) - DetectRL: Benchmarking LLM-Generated Text Detection in Real-World Scenarios [38.952481877244644]
我々は,最新技術(SOTA)検出技術でさえも,このタスクにおいてまだ性能が劣っていることを強調した新しいベンチマークであるTectorRLを提案する。
我々は,現在のSOTA検出器の強度と限界を明らかにした。
DetectRLは、実世界のシナリオにおける検出器の評価に有効なベンチマークになり得ると考えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T09:01:25Z) - GigaCheck: Detecting LLM-generated Content [72.27323884094953]
本稿では,GigaCheckを提案することによって生成したテキスト検出の課題について検討する。
本研究は,LLM生成テキストとLLM生成テキストを区別する手法と,Human-Machine協調テキストにおけるLLM生成間隔を検出する手法について検討する。
具体的には,テキスト内のAI生成間隔をローカライズするために,コンピュータビジョンから適応したDETRのような検出モデルと組み合わせて,微調整の汎用LLMを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T08:30:55Z) - Beyond Binary: Towards Fine-Grained LLM-Generated Text Detection via Role Recognition and Involvement Measurement [51.601916604301685]
大規模言語モデル(LLM)は、オンライン談話における信頼を損なう可能性のあるコンテンツを生成する。
現在の手法はバイナリ分類に重点を置いており、人間とAIのコラボレーションのような現実のシナリオの複雑さに対処できないことが多い。
バイナリ分類を超えてこれらの課題に対処するために,LLM生成コンテンツを検出するための新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T08:14:10Z) - A Survey on Detection of LLMs-Generated Content [97.87912800179531]
LLMの生成する内容を検出する能力が最重要視されている。
既存の検出戦略とベンチマークの詳細な概要を提供する。
また、様々な攻撃から守るための多面的アプローチの必要性を示唆する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T09:10:26Z) - Red Teaming Language Model Detectors with Language Models [114.36392560711022]
大規模言語モデル(LLM)は、悪意のあるユーザによって悪用された場合、重大な安全性と倫理的リスクをもたらす。
近年,LLM生成テキストを検出し,LLMを保護するアルゴリズムが提案されている。
1) LLMの出力中の特定の単語を, 文脈が与えられたシノニムに置き換えること, 2) 生成者の書き方を変更するための指示プロンプトを自動で検索すること,である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T10:08:37Z) - The Science of Detecting LLM-Generated Texts [47.49470179549773]
大型言語モデル(LLMs)の出現は、人間によって書かれたテキストとほとんど区別できないテキストの作成につながった。
このことが、誤報の拡散や教育制度の混乱など、このようなテキストの誤用の可能性への懸念を引き起こしている。
本研究の目的は,既存のLLM生成テキスト検出技術の概要を提供し,言語生成モデルの制御と制御を強化することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-04T04:49:17Z)
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。