Fugu-MT 論文翻訳(概要): Does \textsc{DetectGPT} Fully Utilize Perturbation? Selective Perturbation on Model-Based Contrastive Learning Detector would be Better

論文の概要: Does \textsc{DetectGPT} Fully Utilize Perturbation? Selective Perturbation on Model-Based Contrastive Learning Detector would be Better

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00263v1
Date: Thu, 1 Feb 2024 01:23:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-02 17:03:31.156579
Title: Does \textsc{DetectGPT} Fully Utilize Perturbation? Selective Perturbation on Model-Based Contrastive Learning Detector would be Better
Title（参考訳）: \textsc{DetectGPT} は摂動をフル活用するか? モデルベースコントラスト学習検出器の選択的摂動が良い
Authors: Shengchao Liu, Xiaoming Liu, Yichen Wang, Zehua Cheng, Chengzhengxu Li, Zhaohan Zhang, Yu Lan, Chao Shen
Abstract要約: 本稿では,ランダムマスキングによる重要な情報損失を軽減するために,選択的戦略摂動を用いた新しい検出器,モデル名を提案する。実験により、モデル名は4つの公開データセットで平均1.20%の精度でSOTA法より優れていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.844826522646336
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The burgeoning capabilities of large language models (LLMs) have raised growing concerns about abuse. DetectGPT, a zero-shot metric-based unsupervised machine-generated text detector, first introduces perturbation and shows great performance improvement. However, DetectGPT's random perturbation strategy might introduce noise, limiting the distinguishability and further performance improvements. Moreover, its logit regression module relies on setting the threshold, which harms the generalizability and applicability of individual or small-batch inputs. Hence, we propose a novel detector, \modelname{}, which uses selective strategy perturbation to relieve the important information loss caused by random masking, and multi-pair contrastive learning to capture the implicit pattern information during perturbation, facilitating few-shot performance. The experiments show that \modelname{} outperforms the SOTA method by 1.20\% in accuracy on average on four public datasets. We further analyze the effectiveness, robustness, and generalization of our perturbation method.
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の急成長する能力は、乱用に対する懸念を高めている。ゼロショットのメートル法に基づく教師なし機械生成テキスト検出器である DetectGPT は、まず摂動を導入し、優れた性能向上を示した。しかし、T DetectGPTのランダムな摂動戦略はノイズを導入し、識別性やさらなる性能向上を抑える。さらに、ロジット回帰モジュールは閾値の設定に依存しており、個別または小バッチ入力の一般化性と適用性に悪影響を及ぼす。そこで本研究では,ランダムマスキングによる重要な情報損失を軽減するための選択的戦略摂動法と,摂動中に暗黙のパターン情報をキャプチャするマルチペアコントラスト学習を用いた新しい検出器である \modelname{} を提案する。実験の結果, モデルname{} は4つの公開データセットの平均精度において SOTA 法より 1.20 % 優れていた。さらに、摂動法の有効性、堅牢性、一般化について分析する。

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