Fugu-MT 論文翻訳(概要): Does DetectGPT Fully Utilize Perturbation? Bridging Selective Perturbation to Fine-tuned Contrastive Learning Detector would be Better

論文の概要: Does DetectGPT Fully Utilize Perturbation? Bridging Selective Perturbation to Fine-tuned Contrastive Learning Detector would be Better

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00263v4
Date: Sun, 7 Jul 2024 07:38:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 02:48:51.359912
Title: Does DetectGPT Fully Utilize Perturbation? Bridging Selective Perturbation to Fine-tuned Contrastive Learning Detector would be Better
Title（参考訳）: DetectGPTは摂動をフル活用しているか? 微調整型コントラスト学習検出器に選択的摂動を組み込むほうがよい
Authors: Shengchao Liu, Xiaoming Liu, Yichen Wang, Zehua Cheng, Chengzhengxu Li, Zhaohan Zhang, Yu Lan, Chao Shen,
Abstract要約: 選択的摂動の対照的な学習により,新しい微調整検出器Pecolaを提案する。実験の結果、ペコラは4つの公開データセットで平均1.20%の精度で最先端のSOTA(State-of-the-art)を上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.901523394933076
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The burgeoning generative capabilities of large language models (LLMs) have raised growing concerns about abuse, demanding automatic machine-generated text detectors. DetectGPT, a zero-shot metric-based detector, first introduces perturbation and shows great performance improvement. However, in DetectGPT, the random perturbation strategy could introduce noise, and logit regression depends on the threshold, harming the generalizability and applicability of individual or small-batch inputs. Hence, we propose a novel fine-tuned detector, Pecola, bridging metric-based and fine-tuned methods by contrastive learning on selective perturbation. Selective strategy retains important tokens during perturbation and weights for multi-pair contrastive learning. The experiments show that Pecola outperforms the state-of-the-art (SOTA) by 1.20% in accuracy on average on four public datasets. And we further analyze the effectiveness, robustness, and generalization of the method.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急成長する生成能力は、不正行為に対する懸念を高め、自動機械生成テキスト検出器を要求している。ゼロショットメートル法に基づく検出器である DetectGPT は、まず摂動を導入し、高い性能向上を示す。しかし、T DetectGPTでは、ランダムな摂動戦略はノイズを発生させ、ロジット回帰は閾値に依存し、個々の入力や小さな入力の一般化性と適用性を損なう。そこで我々は,選択摂動の対照的な学習により,メカニカルベースおよび微調整法をブリッジする,新しい微調整検出器Pecolaを提案する。選択戦略は、マルチペアコントラスト学習のための摂動と重みの間に重要なトークンを保持する。実験の結果、ペコラは4つの公開データセットで平均1.20%の精度で最先端のSOTA(State-of-the-art)を上回ります。さらに, 本手法の有効性, 堅牢性, 一般化について検討した。

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