論文の概要: HU at SemEval-2024 Task 8A: Can Contrastive Learning Learn Embeddings to Detect Machine-Generated Text?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11815v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 04:11:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 18:26:44.074517
• Title: HU at SemEval-2024 Task 8A: Can Contrastive Learning Learn Embeddings to Detect Machine-Generated Text?
• Title（参考訳）: semeval-2024 task 8a: コントラスト学習は、機械で生成されたテキストを検出するために埋め込みを学習できるか?
• Authors: Shubhashis Roy Dipta and Sadat Shahriar
• Abstract要約: 本稿では,SemEval-2024タスク8"マルチジェネレータ,マルチドメイン,マルチ言語ブラックボックスマシン生成テキスト検出"のために開発したシステムについて述べる。 本研究では,ベースラインのパラメータの40%を用いたコントラスト学習に基づく単一モデルを提案する。 重要な発見は、複数のモデルのアンサンブルがなくても、単一のベースモデルは、データ拡張と対照的な学習の助けを借りて、同等のパフォーマンスを持つことができるということです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes our system developed for SemEval-2024 Task 8, "Multigenerator, Multidomain, and Multilingual Black-Box Machine-Generated Text Detection." Machine-generated texts have been one of the main concerns due to the use of large language models (LLM) in fake text generation, phishing, cheating in exams, or even plagiarizing copyright materials. A lot of systems have been developed to detect machine-generated text. Nonetheless, the majority of these systems rely on the text-generating model, a limitation that is impractical in real-world scenarios, as it's often impossible to know which specific model the user has used for text generation. In this work, we propose a single model based on contrastive learning, which uses ~40% of the baseline's parameters (149M vs. 355M) but shows a comparable performance on the test dataset (21st out of 137 participants). Our key finding is that even without an ensemble of multiple models, a single base model can have comparable performance with the help of data augmentation and contrastive learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, semeval-2024タスク8 "multigenerator, multidomain, and multilingual black-box machine- generated text detection" のために開発したシステムについて述べる。 機械生成テキストは、偽のテキスト生成、フィッシング、試験での不正、さらには著作権資料の盗用など、大きな言語モデル(LLM)の使用が主な関心事の一つである。 機械生成テキストを検出するために多くのシステムが開発されている。 それにもかかわらず、これらのシステムの大部分はテキスト生成モデルに依存しており、ユーザーがテキスト生成に使った特定のモデルを知ることがしばしば不可能であるため、現実世界のシナリオでは現実的でない制限である。 本研究では,ベースラインのパラメータの約40%(149m対355m)を使用するが,テストデータセット(参加者137人中21人)で同等のパフォーマンスを示す,コントラスト学習に基づく単一モデルを提案する。 私たちの重要な発見は、複数のモデルのアンサンブルがなくても、データ拡張とコントラスト学習の助けを借りて、1つのベースモデルで同等のパフォーマンスが得られるということです。

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