Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey on LLM-Generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions

論文の概要: A Survey on LLM-Generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14724v3
Date: Fri, 19 Apr 2024 09:12:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-22 20:16:45.836306
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研究: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。この検出器技術は、ウォーターマーキング技術、統計ベースの検出器、神経ベース検出器、そして人間の支援手法の革新によって、最近顕著な進歩をみせている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.36381851190369
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, statistics-based detectors, neural-base 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, real-world data issues and the lack of effective evaluation framework. 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迫られる。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。 LLMの生成したテキスト検出は、LLMが生成したテキストがバイナリ分類タスクであるかどうかを識別することを目的としている。この検出器技術は、ウォーターマーキング技術、統計ベースの検出器、神経ベース検出器、そして人間の支援手法の革新によって、最近顕著な進歩をみせている。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解明しました。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, 実世界のデータ問題, 効果的な評価フレームワークの欠如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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