論文の概要: A Survey on Detection of LLMs-Generated Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15654v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 09:10:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 19:42:02.107869
• Title: A Survey on Detection of LLMs-Generated Content
• Title（参考訳）: llms生成コンテンツの検出に関する調査研究
• Authors: Xianjun Yang, Liangming Pan, Xuandong Zhao, Haifeng Chen, Linda Petzold, William Yang Wang, Wei Cheng
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.87912800179531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The burgeoning capabilities of advanced large language models (LLMs) such as ChatGPT have led to an increase in synthetic content generation with implications across a variety of sectors, including media, cybersecurity, public discourse, and education. As such, the ability to detect LLMs-generated content has become of paramount importance. We aim to provide a detailed overview of existing detection strategies and benchmarks, scrutinizing their differences and identifying key challenges and prospects in the field, advocating for more adaptable and robust models to enhance detection accuracy. We also posit the necessity for a multi-faceted approach to defend against various attacks to counter the rapidly advancing capabilities of LLMs. To the best of our knowledge, this work is the first comprehensive survey on the detection in the era of LLMs. We hope it will provide a broad understanding of the current landscape of LLMs-generated content detection, offering a guiding reference for researchers and practitioners striving to uphold the integrity of digital information in an era increasingly dominated by synthetic content. The relevant papers are summarized and will be consistently updated at https://github.com/Xianjun-Yang/Awesome_papers_on_LLMs_detection.git.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような先進的な大規模言語モデル(LLM)の急成長は、メディア、サイバーセキュリティ、公開談話、教育など、さまざまな分野に影響を及ぼす合成コンテンツ生成の増加につながっている。 そのため,LSMの生成する内容を検出する能力は重要視されている。 我々は,既存の検出戦略とベンチマークの詳細な概要を提供し,それらの相違点を精査し,この分野の重要な課題と展望を特定し,検出精度を高めるためにより適応的で堅牢なモデルを提案する。 また,LSMの急速な機能向上に対応するため,様々な攻撃に対して多面的アプローチの必要性を示唆する。 我々の知る限り、この研究はLLMの時代の検出に関する最初の総合的な調査である。 我々は,LLMが生成するコンテンツ検出の現在の状況について広く理解し,合成コンテンツに支配される時代において,デジタル情報の完全性を維持しようと努力する研究者や実践者に対して,ガイダンスを提供することを期待している。 関連論文の要約はhttps://github.com/Xianjun-Yang/Awesome_papers_on_LLMs_detection.gitで一貫して更新される。

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