論文の概要: LLM-DetectAIve: a Tool for Fine-Grained Machine-Generated Text Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04284v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 07:43:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 16:17:56.676358
• Title: LLM-DetectAIve: a Tool for Fine-Grained Machine-Generated Text Detection
• Title（参考訳）: LLM-DetectAIve:微細加工によるテキスト検出ツール
• Authors: Mervat Abassy, Kareem Elozeiri, Alexander Aziz, Minh Ngoc Ta, Raj Vardhan Tomar, Bimarsha Adhikari, Saad El Dine Ahmed, Yuxia Wang, Osama Mohammed Afzal, Zhuohan Xie, Jonibek Mansurov, Ekaterina Artemova, Vladislav Mikhailov, Rui Xing, Jiahui Geng, Hasan Iqbal, Zain Muhammad Mujahid, Tarek Mahmoud, Akim Tsvigun, Alham Fikri Aji, Artem Shelmanov, Nizar Habash, Iryna Gurevych, Preslav Nakov,
• Abstract要約: 我々は、細粒度MGT検出用に設計されたシステムであるtextbfLLM-DetectAIveを提示する。 テキストは、人書き、機械生成、機械化、人書きの機械ポリッシュの4つのカテゴリに分類することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.43727192273772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread accessibility of large language models (LLMs) to the general public has significantly amplified the dissemination of machine-generated texts (MGTs). Advancements in prompt manipulation have exacerbated the difficulty in discerning the origin of a text (human-authored vs machinegenerated). This raises concerns regarding the potential misuse of MGTs, particularly within educational and academic domains. In this paper, we present $\textbf{LLM-DetectAIve}$ -- a system designed for fine-grained MGT detection. It is able to classify texts into four categories: human-written, machine-generated, machine-written machine-humanized, and human-written machine-polished. Contrary to previous MGT detectors that perform binary classification, introducing two additional categories in LLM-DetectiAIve offers insights into the varying degrees of LLM intervention during the text creation. This might be useful in some domains like education, where any LLM intervention is usually prohibited. Experiments show that LLM-DetectAIve can effectively identify the authorship of textual content, proving its usefulness in enhancing integrity in education, academia, and other domains. LLM-DetectAIve is publicly accessible at https://huggingface.co/spaces/raj-tomar001/MGT-New. The video describing our system is available at https://youtu.be/E8eT_bE7k8c.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が一般大衆に広く普及し,機械生成テキスト(MGT)の普及が著しく進んでいる。 迅速な操作の進歩は、テキストの起源を識別することの難しさを悪化させた(人間による認可と機械による生成)。 これはMGTの潜在的な誤用、特に教育や学術分野での懸念を提起する。 本稿では,細粒度MGT検出のためのシステムである$\textbf{LLM-DetectAIve}$を提案する。 テキストは、人間による書き起こし、機械による書き起こし、機械による書き起こし、人間による書き起こしの4つのカテゴリに分類することができる。 従来のMGT検出器とは対照的に、LLM-DetectiAIveに2つの追加カテゴリを導入し、テキスト作成中のLLMの介入の度合いに関する洞察を提供する。 これは、LLMの介入が通常禁止されている教育のようないくつかの領域で有用かもしれない。 実験により, LLM-DetectAIveはテキストコンテンツの著者を効果的に同定し, 教育, アカデミア, その他の領域における整合性向上に有用であることが示された。 LLM-DetectAIveはhttps://huggingface.co/spaces/raj-tomar001/MGT-Newで公開されている。 私たちのシステムを説明するビデオはhttps://youtu.be/E8eT_bE7k8cで公開されている。

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