論文の概要: Counter Turing Test ($CT^2$): Investigating AI-Generated Text Detection for Hindi -- Ranking LLMs based on Hindi AI Detectability Index ($ADI_{hi}$)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15694v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 15:00:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 14:30:36.509726
- Title: Counter Turing Test ($CT^2$): Investigating AI-Generated Text Detection for Hindi -- Ranking LLMs based on Hindi AI Detectability Index ($ADI_{hi}$)
- Title（参考訳）: Counter Turing Test (CT^2$): HindiのAI生成テキスト検出を調査する - Hindi AI Detectability Index (ADI_{hi}$)に基づくLLMのランク付け
- Authors: Ishan Kavathekar, Anku Rani, Ashmit Chamoli, Ponnurangam Kumaraguru, Amit Sheth, Amitava Das,
- Abstract要約: AI生成テキストは、すでに研究で注目を集めているトピックとして現れている。
ヒンディー語におけるAI-Generated Text Detection (AGTD) について報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.655539577725198
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The widespread adoption of large language models (LLMs) and awareness around multilingual LLMs have raised concerns regarding the potential risks and repercussions linked to the misapplication of AI-generated text, necessitating increased vigilance. While these models are primarily trained for English, their extensive training on vast datasets covering almost the entire web, equips them with capabilities to perform well in numerous other languages. AI-Generated Text Detection (AGTD) has emerged as a topic that has already received immediate attention in research, with some initial methods having been proposed, soon followed by the emergence of techniques to bypass detection. In this paper, we report our investigation on AGTD for an indic language Hindi. Our major contributions are in four folds: i) examined 26 LLMs to evaluate their proficiency in generating Hindi text, ii) introducing the AI-generated news article in Hindi ($AG_{hi}$) dataset, iii) evaluated the effectiveness of five recently proposed AGTD techniques: ConDA, J-Guard, RADAR, RAIDAR and Intrinsic Dimension Estimation for detecting AI-generated Hindi text, iv) proposed Hindi AI Detectability Index ($ADI_{hi}$) which shows a spectrum to understand the evolving landscape of eloquence of AI-generated text in Hindi. We will make the codes and datasets available to encourage further research.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の普及と多言語 LLM に関する認識は、AI生成テキストの誤用に関連する潜在的なリスクと反感を懸念し、警戒を高める必要がある。
これらのモデルは、主に英語のために訓練されているが、Web全体をカバーする広大なデータセットに対する広範なトレーニングは、他の多くの言語でうまく機能する能力を備えている。
AI生成テキスト検出(AGTD)は、すでに研究で注目を集めているトピックとして現れており、いくつかの初期手法が提案されている。
本稿では,Hindi言語におけるAGTDの検討について報告する。
私たちの主な貢献は4つあります。
一 ヒンディー語テキスト作成の習熟度を評価するために、26 LLMを検査すること。
二 ヒンディー語(AG_{hi}$)データセットにAI生成ニュース記事を導入すること。
iii)最近提案された5つのAGTD(ConDA, J-Guard, RADAR, RAIDAR, Intrinsic Dimension Estimation)の有効性を評価した。
iv) Hindi AI Detectability Index(ADI_{hi}$)を提案した。
さらなる研究を促進するために、コードとデータセットを利用可能にします。
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