論文の概要: Advacheck at GenAI Detection Task 1: AI Detection Powered by Domain-Aware Multi-Tasking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11736v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 17:03:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:33:49.414356
• Title: Advacheck at GenAI Detection Task 1: AI Detection Powered by Domain-Aware Multi-Tasking
• Title（参考訳）: GenAI Detection Task 1:Domain-Aware Multi-Tasking によるAI検出
• Authors: German Gritsai, Anastasia Voznyuk, Ildar Khabutdinov, Andrey Grabovoy,
• Abstract要約: 本稿では,GenAI検出タスク1コンペティションのモノリンガルサブタスクにおいて,機械生成テキストと人文テキストを認識できるようにAdvacheckチームが設計したシステムについて述べる。 開発したシステムはマルチタスクアーキテクチャであり,複数の分類ヘッド間で共用トランスフォーマーを備える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The paper describes a system designed by Advacheck team to recognise machine-generated and human-written texts in the monolingual subtask of GenAI Detection Task 1 competition. Our developed system is a multi-task architecture with shared Transformer Encoder between several classification heads. One head is responsible for binary classification between human-written and machine-generated texts, while the other heads are auxiliary multiclass classifiers for texts of different domains from particular datasets. As multiclass heads were trained to distinguish the domains presented in the data, they provide a better understanding of the samples. This approach led us to achieve the first place in the official ranking with 83.07% macro F1-score on the test set and bypass the baseline by 10%. We further study obtained system through ablation, error and representation analyses, finding that multi-task learning outperforms single-task mode and simultaneous tasks form a cluster structure in embeddings space.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GenAI検出タスク1コンペティションのモノリンガルサブタスクにおいて,機械生成テキストと人文テキストを認識できるようにAdvacheckチームが設計したシステムについて述べる。 提案方式はマルチタスクアーキテクチャであり,複数の分類ヘッド間でトランスフォーマーエンコーダを共有する。 1つのヘッドは人書きテキストと機械生成テキストのバイナリ分類を担当し、もう1つのヘッドは特定のデータセットから異なるドメインのテキストの補助的なマルチクラス分類器である。 マルチクラスヘッドは、データに提示されたドメインを識別するために訓練されているため、サンプルをよりよく理解することができる。 このアプローチにより、テストセット上で83.07%のマクロF1スコアで公式ランキングで初位を獲得し、ベースラインを10%バイパスすることに成功した。 さらに,マルチタスク学習が単一タスクモードを上回り,同時タスクが組込み空間におけるクラスタ構造を形成することを確かめ,アブレーション,エラー,表現解析を通じて得られたシステムについて検討した。

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