Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing LLM detection in the ALTA 2024 Shared Task: Techniques and Analysis

論文の概要: Advancing LLM detection in the ALTA 2024 Shared Task: Techniques and Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19076v1
Date: Thu, 26 Dec 2024 06:23:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-30 17:27:08.106769
Title: Advancing LLM detection in the ALTA 2024 Shared Task: Techniques and Analysis
Title（参考訳）: ALTA 2024共有タスクにおけるLLM検出の高速化:技術と解析
Authors: Dima Galat,
Abstract要約: 本研究では,ハイブリッド記事中の文レベルの評価を通じて,AI生成テキストを識別する手法について検討する。 ChatGPT-3.5 Turboは、一貫したドメイン内検出を可能にする、異なる反復的な確率パターンを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.565658124285176
License:
Abstract: The recent proliferation of AI-generated content has prompted significant interest in developing reliable detection methods. This study explores techniques for identifying AI-generated text through sentence-level evaluation within hybrid articles. Our findings indicate that ChatGPT-3.5 Turbo exhibits distinct, repetitive probability patterns that enable consistent in-domain detection. Empirical tests show that minor textual modifications, such as rewording, have minimal impact on detection accuracy. These results provide valuable insights for advancing AI detection methodologies, offering a pathway toward robust solutions to address the complexities of synthetic text identification.
Abstract（参考訳）: 近年のAI生成コンテンツの普及は、信頼性の高い検出方法の開発に大きな関心を惹き付けている。本研究では,ハイブリッド記事中の文レベルの評価を通じて,AI生成テキストを識別する手法について検討する。以上の結果から,ChatGPT-3.5 Turboはドメイン内一貫した検出が可能な,異なる反復的な確率パターンを示すことが示唆された。実証実験では、リワードのような小さなテキストの修正が検出精度に最小限の影響を与えることが示された。これらの結果は、AI検出手法の進歩に有用な洞察を与え、合成テキスト識別の複雑さに対処するための堅牢なソリューションへの道筋を提供する。

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