論文の概要: CUDRT: Benchmarking the Detection Models of Human vs. Large Language Models Generated Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09056v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 09:19:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:33.583199
• Title: CUDRT: Benchmarking the Detection Models of Human vs. Large Language Models Generated Texts
• Title（参考訳）: CUDRT:人間対大言語モデル生成テキストの検出モデルのベンチマーク
• Authors: Zhen Tao, Yanfang Chen, Dinghao Xi, Zhiyu Li, Wei Xu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、産業全体にわたってテキスト生成を大幅に強化した。 彼らの人間的なアウトプットは、人間とAIの作者の区別を困難にしている。 現在のベンチマークは主に静的データセットに依存しており、モデルベースの検出器の評価の有効性を制限している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.682499180341273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have greatly enhanced text generation across industries, their human-like outputs make distinguishing between human and AI authorship challenging. Although many LLM-generated text detectors exist, current benchmarks mainly rely on static datasets, limiting their effectiveness in assessing model-based detectors requiring prior training. Furthermore, these benchmarks focus on specific scenarios like question answering and text refinement and are primarily limited to English, overlooking broader linguistic applications and LLM subtleties. To address these gaps, we construct a comprehensive bilingual benchmark in Chinese and English to rigorously evaluate mainstream LLM-generated text detection methods. We categorize LLM text generation into five key operations-Create, Update, Delete, Rewrite, and Translate (CUDRT)-covering the full range of LLM activities. For each CUDRT category, we developed extensive datasets enabling thorough assessment of detection performance, incorporating the latest mainstream LLMs for each language. We also establish a robust evaluation framework to support scalable, reproducible experiments, facilitating an in-depth analysis of how LLM operations, different LLMs, datasets, and multilingual training sets impact detector performance, particularly for model-based methods. Our extensive experiments provide critical insights for optimizing LLM-generated text detectors and suggest future directions to improve detection accuracy and generalization across diverse scenarios.Source code and dataset are available at GitHub.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、業界全体でテキスト生成を大幅に強化しているが、人間のようなアウトプットは、人間とAIの作者の区別を困難にしている。 LLMの生成したテキスト検出器は数多く存在するが、現在のベンチマークは主に静的なデータセットに依存しており、事前のトレーニングを必要とするモデルベース検出器の評価の有効性を制限している。 さらに、これらのベンチマークは、質問応答やテキストの洗練のような特定のシナリオに焦点を当てており、主に英語に限られており、より広範な言語的応用やLLMの微妙さを見渡せる。 これらのギャップに対処するため、中国語と英語で総合的なバイリンガル・ベンチマークを構築し、主要なLLM生成テキスト検出手法を厳格に評価する。 LLM テキスト生成は,Create, Update, Delete, Rewrite, Translate (CUDRT) の5つの重要な操作に分類し,LLM の活動の全範囲を探索する。 CUDRTの各カテゴリに対して,各言語に最新のLLMを組み込んで,検出性能の徹底的な評価を可能にする広範囲なデータセットを開発した。 また、スケーラブルで再現可能な実験をサポートするための堅牢な評価フレームワークを構築し、LLM操作、異なるLLM、データセット、多言語トレーニングセットが、特にモデルベースの手法において、検出器のパフォーマンスに与える影響を詳細に分析する。 LLM生成したテキスト検出を最適化するための重要な洞察を提供し、さまざまなシナリオにわたる検出精度と一般化を改善するための今後の方向性を提案する。

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