論文の概要: AuthentiGPT: Detecting Machine-Generated Text via Black-Box Language Models Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07700v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 19:36:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 16:32:10.665985
• Title: AuthentiGPT: Detecting Machine-Generated Text via Black-Box Language Models Denoising
• Title（参考訳）: AuthentiGPT:ブラックボックス言語モデルによる機械生成テキストの検出
• Authors: Zhen Guo, Shangdi Yu
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の文章を忠実に模倣するテキストを作成し、潜在的に誤用につながる可能性がある。 本稿では,機械生成テキストと人文テキストを区別する効率的な分類器であるAuthentiGPTを提案する。 ドメイン固有のデータセットの0.918 AUROCスコアで、AuthentiGPTは、他の商用アルゴリズムよりも有効であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.924903495092775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have opened up enormous opportunities while simultaneously posing ethical dilemmas. One of the major concerns is their ability to create text that closely mimics human writing, which can lead to potential misuse, such as academic misconduct, disinformation, and fraud. To address this problem, we present AuthentiGPT, an efficient classifier that distinguishes between machine-generated and human-written texts. Under the assumption that human-written text resides outside the distribution of machine-generated text, AuthentiGPT leverages a black-box LLM to denoise input text with artificially added noise, and then semantically compares the denoised text with the original to determine if the content is machine-generated. With only one trainable parameter, AuthentiGPT eliminates the need for a large training dataset, watermarking the LLM's output, or computing the log-likelihood. Importantly, the detection capability of AuthentiGPT can be easily adapted to any generative language model. With a 0.918 AUROC score on a domain-specific dataset, AuthentiGPT demonstrates its effectiveness over other commercial algorithms, highlighting its potential for detecting machine-generated text in academic settings.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、倫理的ジレンマを同時に装いながら巨大な機会を開放している。 主な懸念の1つは、人間の文章を忠実に模倣するテキストを作成する能力であり、学術的な不正行為、偽情報、詐欺などの潜在的な誤用につながる可能性がある。 この問題に対処するために,機械生成テキストと人文テキストを区別する効率的な分類器であるauthentigptを提案する。 人文テキストが機械生成テキストの配布外に存在するという仮定のもと、AuthentiGPTはブラックボックスのLCMを利用して人工的に付加されたノイズで入力テキストを識別し、意味的に原文と比較し、その内容が機械生成されているかどうかを決定する。 トレーニング可能なパラメータは1つだけで、AuthentiGPTは大規模なトレーニングデータセットの必要性を排除し、LCMの出力を透かし、ログライクな状態を計算する。 重要なことに、AuthentiGPTの検出機能は、任意の生成言語モデルに容易に適応できる。 ドメイン固有のデータセットの0.918 AUROCスコアで、AuthentiGPTは、他の商用アルゴリズムよりも有効であることを示し、学術的な設定で機械生成テキストを検出する可能性を強調している。

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