論文の概要: SEFD: Semantic-Enhanced Framework for Detecting LLM-Generated Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12764v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 20:13:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:32.287288
• Title: SEFD: Semantic-Enhanced Framework for Detecting LLM-Generated Text
• Title（参考訳）: SEFD: LLM生成テキスト検出のためのセマンティック拡張フレームワーク
• Authors: Weiqing He, Bojian Hou, Tianqi Shang, Davoud Ataee Tarzanagh, Qi Long, Li Shen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)生成テキスト(SEFD)を検出するための新しい意味強化フレームワークを提案する。 本フレームワークは,検索技術と従来の検出手法を体系的に統合することにより,既存の検出方法を改善する。 本稿では,オンラインフォーラムやQ&Aプラットフォームなど,現実のアプリケーションに共通するシーケンシャルテキストシナリオにおけるアプローチの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.639191350218528
• License:
• Abstract: The widespread adoption of large language models (LLMs) has created an urgent need for robust tools to detect LLM-generated text, especially in light of \textit{paraphrasing} techniques that often evade existing detection methods. To address this challenge, we present a novel semantic-enhanced framework for detecting LLM-generated text (SEFD) that leverages a retrieval-based mechanism to fully utilize text semantics. Our framework improves upon existing detection methods by systematically integrating retrieval-based techniques with traditional detectors, employing a carefully curated retrieval mechanism that strikes a balance between comprehensive coverage and computational efficiency. We showcase the effectiveness of our approach in sequential text scenarios common in real-world applications, such as online forums and Q\&A platforms. Through comprehensive experiments across various LLM-generated texts and detection methods, we demonstrate that our framework substantially enhances detection accuracy in paraphrasing scenarios while maintaining robustness for standard LLM-generated content.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の普及により、特に既存の検出方法を避けるために、LLM生成したテキストを検出する堅牢なツールが緊急に必要になった。 この課題に対処するために,テキストセマンティクスを完全に活用するための検索機構を活用した,LLM生成テキスト(SEFD)検出のための新しいセマンティクス拡張フレームワークを提案する。 本フレームワークは,検索手法を従来の検出器と体系的に統合し,包括的カバレッジと計算効率のバランスを保ちつつ,精巧にキュレートされた検索機構を活用することにより,既存の検出手法を改善する。 本稿では,オンラインフォーラムやQ\&Aプラットフォームなど,実世界のアプリケーションに共通するシーケンシャルテキストシナリオにおけるアプローチの有効性を示す。 各種LLM生成テキストおよび検出手法の総合的な実験を通じて,本フレームワークは,標準LLM生成コンテンツのロバスト性を維持しつつ,パラフレージングシナリオにおける検出精度を大幅に向上することを示した。

関連論文リスト

• GigaCheck: Detecting LLM-generated Content [72.27323884094953]
  本稿では,GigaCheckを提案することによって生成したテキスト検出の課題について検討する。 本研究は,LLM生成テキストとLLM生成テキストを区別する手法と,Human-Machine協調テキストにおけるLLM生成間隔を検出する手法について検討する。 具体的には,テキスト内のAI生成間隔をローカライズするために,コンピュータビジョンから適応したDETRのような検出モデルと組み合わせて,微調整の汎用LLMを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T08:30:55Z)
• Unveiling Large Language Models Generated Texts: A Multi-Level Fine-Grained Detection Framework [9.976099891796784]
  大型言語モデル (LLM) は文法の修正、内容の拡張、文体の改良によって人間の書き方を変えてきた。 既存の検出方法は、主に単一機能分析とバイナリ分類に依存しているが、学術的文脈においてLLM生成テキストを効果的に識別することができないことが多い。 低レベル構造, 高レベル意味, 深層言語的特徴を統合することで, LLM生成テキストを検出する多レベルきめ細粒度検出フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T07:25:00Z)
• Training-free LLM-generated Text Detection by Mining Token Probability Sequences [18.955509967889782]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる高品質なテキストを生成する際、顕著な能力を示した。 統計的特徴を慎重に設計することで、固有の相違に焦点をあてたトレーニングフリーな手法は、一般化と解釈性の向上を提供する。 局所的および大域的統計を相乗化して検出を増強する,新しいトレーニング不要検出器である textbfLastde を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T14:23:45Z)
• LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
  大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。 本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。 このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z)
• LLM-Detector: Improving AI-Generated Chinese Text Detection with Open-Source LLM Instruction Tuning [4.328134379418151]
  既存のAI生成テキスト検出モデルでは、ドメイン内のオーバーフィットが難しくなる。 LLM-Detectorは文書レベルと文レベルのテキスト検出のための新しい手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T05:54:12Z)
• A Survey on LLM-Generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions [39.36381851190369]
  LLM生成テキストを検出できる検出器を開発する必要がある。 このことは、LLMが生成するコンテンツの有害な影響から、LLMの潜在的な誤用や、芸術的表現やソーシャルネットワークのような保護領域の軽減に不可欠である。 この検出器技術は、ウォーターマーキング技術、統計ベースの検出器、神経ベース検出器、そして人間の支援手法の革新によって、最近顕著な進歩をみせている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T09:01:13Z)
• Red Teaming Language Model Detectors with Language Models [114.36392560711022]
  大規模言語モデル(LLM)は、悪意のあるユーザによって悪用された場合、重大な安全性と倫理的リスクをもたらす。 近年,LLM生成テキストを検出し,LLMを保護するアルゴリズムが提案されている。 1) LLMの出力中の特定の単語を, 文脈が与えられたシノニムに置き換えること, 2) 生成者の書き方を変更するための指示プロンプトを自動で検索すること,である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T10:08:37Z)
• MAGE: Machine-generated Text Detection in the Wild [82.70561073277801]
  大規模言語モデル(LLM)は人間レベルのテキスト生成を実現し、効果的なAI生成テキスト検出の必要性を強調している。 我々は、異なるLLMによって生成される多様な人文やテキストからテキストを収集することで、包括的なテストベッドを構築する。 問題にもかかわらず、トップパフォーマンス検出器は、新しいLCMによって生成された86.54%のドメイン外のテキストを識別することができ、アプリケーションシナリオの実現可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:13:29Z)
• The Science of Detecting LLM-Generated Texts [47.49470179549773]
  大型言語モデル(LLMs)の出現は、人間によって書かれたテキストとほとんど区別できないテキストの作成につながった。 このことが、誤報の拡散や教育制度の混乱など、このようなテキストの誤用の可能性への懸念を引き起こしている。 本研究の目的は,既存のLLM生成テキスト検出技術の概要を提供し,言語生成モデルの制御と制御を強化することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-04T04:49:17Z)
• MOST: A Multi-Oriented Scene Text Detector with Localization Refinement [67.35280008722255]
  シーンテキスト検出のための新しいアルゴリズムを提案し、テキストローカリゼーションの品質を大幅に向上させる一連の戦略を提案する。 具体的には,テキスト・フィーチャー・アライメント・モジュール (TFAM) を提案し,特徴の受容領域を動的に調整する。 信頼できないものを排除するために、位置認識非最大抑制(PA-NMS)モジュールを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T14:34:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。