論文の概要: Detection of Machine-Generated Text: Literature Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01642v1
- Date: Tue, 2 Jan 2024 01:44:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-11 17:15:11.972720
- Title: Detection of Machine-Generated Text: Literature Survey
- Title（参考訳）: 機械生成テキストの検出:文献調査
- Authors: Dmytro Valiaiev
- Abstract要約: 本研究の目的は,機械生成テキスト分野における成果と成果をコンパイルし,合成することである。
また、機械が生成するテキストの傾向を概観し、より大きな社会的意味を探求する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since language models produce fake text quickly and easily, there is an
oversupply of such content in the public domain. The degree of sophistication
and writing style has reached a point where differentiating between human
authored and machine-generated content is nearly impossible. As a result, works
generated by language models rather than human authors have gained significant
media attention and stirred controversy.Concerns regarding the possible
influence of advanced language models on society have also arisen, needing a
fuller knowledge of these processes. Natural language generation (NLG) and
generative pre-trained transformer (GPT) models have revolutionized a variety
of sectors: the scope not only permeated throughout journalism and customer
service but also reached academia. To mitigate the hazardous implications that
may arise from the use of these models, preventative measures must be
implemented, such as providing human agents with the capacity to distinguish
between artificially made and human composed texts utilizing automated systems
and possibly reverse-engineered language models. Furthermore, to ensure a
balanced and responsible approach, it is critical to have a full grasp of the
socio-technological ramifications of these breakthroughs. This literature
survey aims to compile and synthesize accomplishments and developments in the
aforementioned work, while also identifying future prospects. It also gives an
overview of machine-generated text trends and explores the larger societal
implications. Ultimately, this survey intends to contribute to the development
of robust and effective approaches for resolving the issues connected with the
usage and detection of machine-generated text by exploring the interplay
between the capabilities of language models and their possible implications.
- Abstract（参考訳）: 言語モデルは、フェイクテキストを迅速かつ容易に生成するため、パブリックドメインにそのようなコンテンツの過剰供給が存在する。
高度化と書体化の程度は、人間の著作物と機械生成物の区別がほとんど不可能な点に達している。
その結果、人間よりも言語モデルが生み出した作品がメディアの注目を集め、論争を巻き起こし、先進的な言語モデルが社会に与える影響についても議論が巻き起こった。
自然言語生成(nlg)とジェネレーティブ事前学習トランスフォーマー(gpt)モデルは、ジャーナリズムやカスタマサービスを通じて浸透するだけでなく、学界にまで達する様々な分野に革命をもたらした。
これらのモデルの使用によって引き起こされる有害な影響を緩和するためには、人間のエージェントに自動システムやリバースエンジニアリング言語モデルを利用した人造テキストと人造テキストを区別する能力を与えるなど、予防措置を実施する必要がある。
さらに、バランスよく責任あるアプローチを確保するためには、これらのブレークスルーの社会技術的影響を完全に把握することが重要である。
文献調査は、前述の作品の成果や発展をまとめ、まとめることを目的とするとともに、今後の展望を見据えたものである。
また、機械が生成するテキストの傾向を概観し、より大きな社会的意味を探求する。
究極的には,本調査は,言語モデルの性能とその可能性の間の相互作用を探索することにより,機械生成テキストの使用と検出に関連する問題を解消するための,堅牢で効果的なアプローチの開発に寄与することを目的としている。
関連論文リスト
- From Word Vectors to Multimodal Embeddings: Techniques, Applications, and Future Directions For Large Language Models [17.04716417556556]
本稿では,分布仮説や文脈的類似性といった基礎概念を概観する。
本稿では, ELMo, BERT, GPTなどのモデルにおいて, 静的な埋め込みと文脈的埋め込みの両方について検討する。
議論は文章や文書の埋め込みにまで拡張され、集約メソッドや生成トピックモデルをカバーする。
モデル圧縮、解釈可能性、数値エンコーディング、バイアス緩和といった高度なトピックを分析し、技術的な課題と倫理的意味の両方に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-06T15:40:02Z) - Detecting Machine-Generated Long-Form Content with Latent-Space Variables [54.07946647012579]
既存のゼロショット検出器は主に、現実世界のドメインシフトに弱いトークンレベルの分布に焦点を当てている。
本稿では,イベント遷移などの抽象的要素を機械対人文検出の鍵となる要因として組み込んだ,より堅牢な手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-04T18:42:09Z) - Generative Artificial Intelligence: A Systematic Review and Applications [7.729155237285151]
本稿では、ジェネレーティブAIにおける最近の進歩と技術に関する体系的なレビューと分析について述べる。
生成AIがこれまで行った大きな影響は、大きな言語モデルの開発による言語生成である。
論文は、責任あるAIの原則と、これらの生成モデルの持続可能性と成長に必要な倫理的考察から締めくくられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-17T18:03:59Z) - LVLM-Interpret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models [50.259006481656094]
本稿では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。
このインタフェースは, 画像パッチの解釈可能性を高めるために設計されており, 応答の生成に有効である。
本稿では,一般的な大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおける障害機構の理解に,アプリケーションがどのように役立つかのケーススタディを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T23:57:34Z) - Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language
Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2480439325792]
このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。
我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。
重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T02:45:01Z) - Beyond Turing: A Comparative Analysis of Approaches for Detecting Machine-Generated Text [1.919654267936118]
従来の浅層学習,言語モデル(LM)微調整,多言語モデル微調整の評価を行った。
結果は、メソッド間でのパフォーマンスにかなりの違いが示される。
この研究は、堅牢で差別性の高いモデルを作成することを目的とした将来の研究の道を開くものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-21T06:23:38Z) - Towards Possibilities & Impossibilities of AI-generated Text Detection:
A Survey [97.33926242130732]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の領域に革命をもたらし、人間のようなテキスト応答を生成する能力を持つ。
これらの進歩にもかかわらず、既存の文献のいくつかは、LLMの潜在的な誤用について深刻な懸念を提起している。
これらの懸念に対処するために、研究コミュニティのコンセンサスは、AI生成テキストを検出するアルゴリズムソリューションを開発することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T18:11:32Z) - Analysis of the Evolution of Advanced Transformer-Based Language Models:
Experiments on Opinion Mining [0.5735035463793008]
本稿では,最先端のトランスフォーマーに基づく言語モデルの意見マイニングにおける挙動について検討する。
私たちの比較研究は、フォーカスするアプローチに関して、プロダクションエンジニアがリードし、道を開く方法を示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-07T01:10:50Z) - Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook [151.49434496615427]
視覚シーンの構成的性質を観察し、推論する視覚システムは、我々の世界を理解するのに不可欠である。
モデルは、このようなモダリティと大規模なトレーニングデータとのギャップを埋めることを学び、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を容易にした。
このようなモデルの出力は、例えば、バウンディングボックスを設けて特定のオブジェクトをセグメント化したり、画像や映像シーンについて質問したり、言語命令でロボットの動作を操作することで対話的な対話を行うなど、リトレーニングすることなく、人為的なプロンプトによって変更することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T17:59:18Z) - An Overview on Controllable Text Generation via Variational
Auto-Encoders [15.97186478109836]
ニューラルベース生成モデリングの最近の進歩は、コンピュータシステムが人間と会話できるという期待を再燃させた。
変分自動エンコーダ(VAE)のような潜在変数モデル(LVM)は、テキストデータの分布パターンを特徴付けるように設計されている。
この概要は、既存の生成方式、テキスト変分自動エンコーダに関連する問題、および制御可能な生成に関するいくつかのアプリケーションについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T07:36:11Z) - Positioning yourself in the maze of Neural Text Generation: A
Task-Agnostic Survey [54.34370423151014]
本稿では, ストーリーテリング, 要約, 翻訳など, 世代ごとのタスクインパクトをリレーする手法の構成要素について検討する。
本稿では,学習パラダイム,事前学習,モデリングアプローチ,復号化,各分野における重要な課題について,命令的手法の抽象化を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-14T17:54:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。