論文の概要: AISPACE at SemEval-2024 task 8: A Class-balanced Soft-voting System for Detecting Multi-generator Machine-generated Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00950v1
- Date: Mon, 1 Apr 2024 06:25:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 23:06:39.324473
- Title: AISPACE at SemEval-2024 task 8: A Class-balanced Soft-voting System for Detecting Multi-generator Machine-generated Text
- Title（参考訳）: SemEval-2024 Task 8 における AISPACE:マルチジェネレータ生成テキスト検出のためのクラスバランスソフト投票システム
- Authors: Renhua Gu, Xiangfeng Meng,
- Abstract要約: SemEval-2024 Task 8は、人書きテキストと機械生成テキストを検出するための課題を提供する。
本稿では,主にSubtask Bを扱うシステムを提案する。
これは、与えられた全文が人間によって書かれたか、あるいは、実際にはマルチクラスのテキスト分類タスクである特定のLarge Language Model (LLM)によって生成されるかを検出することを目的としている。
- 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: SemEval-2024 Task 8 provides a challenge to detect human-written and machine-generated text. There are 3 subtasks for different detection scenarios. This paper proposes a system that mainly deals with Subtask B. It aims to detect if given full text is written by human or is generated by a specific Large Language Model (LLM), which is actually a multi-class text classification task. Our team AISPACE conducted a systematic study of fine-tuning transformer-based models, including encoderonly, decoder-only and encoder-decoder models. We compared their performance on this task and identified that encoder-only models performed exceptionally well. We also applied a weighted Cross Entropy loss function to address the issue of data imbalance of different class samples. Additionally, we employed softvoting strategy over multi-models ensemble to enhance the reliability of our predictions. Our system ranked top 1 in Subtask B, which sets a state-of-the-art benchmark for this new challenge.
- Abstract（参考訳）: SemEval-2024 Task 8は、人書きテキストと機械生成テキストを検出するための課題を提供する。
異なる検出シナリオには3つのサブタスクがある。
本稿では,主にSubtask Bを扱うシステムを提案する。本システムは,与えられた全文が人間によって書かれたか,あるいは,実際にマルチクラステキスト分類タスクである特定のLarge Language Model(LLM)によって生成されたかを検出することを目的としている。
当社の AISPACE チームは,エンコーダオンリー,デコーダオンリー,エンコーダ-デコーダモデルを含む,微調整トランスフォーマベースモデルの体系的研究を行った。
このタスクでそれらの性能を比較して,エンコーダのみのモデルが極めて良好に動作していることを確認した。
また、重み付きクロスエントロピー損失関数を適用し、異なるクラスサンプルのデータ不均衡の問題に対処した。
さらに,予測の信頼性を高めるため,マルチモデルアンサンブル上でのソフトボッティング戦略を採用した。
我々のシステムはSubtask Bの上位1位にランクインした。
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