論文の概要: Robust Detection of LLM-Generated Text: A Comparative Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06248v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 18:27:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:18.515190
• Title: Robust Detection of LLM-Generated Text: A Comparative Analysis
• Title（参考訳）: LLMテキストのロバスト検出:比較分析
• Authors: Yongye Su, Yuqing Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは生命の多くの側面に広く統合することができ、その出力は全てのネットワークリソースを迅速に満たすことができる。 生成したテキストの強力な検出器を開発することがますます重要になっている。 この検出器は、これらの技術の潜在的な誤用を防ぎ、ソーシャルメディアなどのエリアを負の効果から保護するために不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.276240219662896
• License:
• Abstract: The ability of large language models to generate complex texts allows them to be widely integrated into many aspects of life, and their output can quickly fill all network resources. As the impact of LLMs grows, it becomes increasingly important to develop powerful detectors for the generated text. This detector is essential to prevent the potential misuse of these technologies and to protect areas such as social media from the negative effects of false content generated by LLMS. The main goal of LLM-generated text detection is to determine whether text is generated by an LLM, which is a basic binary classification task. In our work, we mainly use three different classification methods based on open source datasets: traditional machine learning techniques such as logistic regression, k-means clustering, Gaussian Naive Bayes, support vector machines, and methods based on converters such as BERT, and finally algorithms that use LLMs to detect LLM-generated text. We focus on model generalization, potential adversarial attacks, and accuracy of model evaluation. Finally, the possible research direction in the future is proposed, and the current experimental results are summarized.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルが複雑なテキストを生成する能力により、生命の様々な側面に広く統合され、その出力はすべてのネットワークリソースを迅速に満たすことができる。 LLMの影響が増大するにつれて、生成されたテキストの強力な検出器を開発することがますます重要になる。 この検出器は、これらの技術の潜在的な誤用を防ぎ、LLMSによって生成された偽コンテンツの負の効果からソーシャルメディアなどの領域を保護するために不可欠である。 LLM生成テキスト検出の主な目的は、基本的なバイナリ分類タスクであるLLMによってテキストが生成されるかどうかを決定することである。 本研究では,ロジスティック回帰,k平均クラスタリング,ガウスネーブベイズ,ベクトルマシンのサポート,BERTなどのコンバータに基づく手法,LLMを用いてLLM生成テキストを検出するアルゴリズムの3つの異なる分類手法を主に使用した。 本稿では,モデル一般化,潜在的な敵攻撃,モデル評価の精度に着目した。 最後に,今後の研究の方向性を概説し,現在の実験結果について概説する。

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