論文の概要: CodeVision: Detecting LLM-Generated Code Using 2D Token Probability Maps and Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03288v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 06:15:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 16:58:02.858443
• Title: CodeVision: Detecting LLM-Generated Code Using 2D Token Probability Maps and Vision Models
• Title（参考訳）: CodeVision: 2次元トークン確率マップとビジョンモデルを用いたLLM生成コードの検出
• Authors: Zhenyu Xu, Victor S. Sheng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の台頭により、自動コード生成が大幅に改善され、ソフトウェア開発の効率が向上した。 事前訓練されたモデルや透かしなどの既存の検出方法は、適応性と計算効率の制限に直面している。 本稿では,視覚モデルと組み合わせた2次元トークン確率マップを用いた新しい検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.711745671275477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of large language models (LLMs) like ChatGPT has significantly improved automated code generation, enhancing software development efficiency. However, this introduces challenges in academia, particularly in distinguishing between human-written and LLM-generated code, which complicates issues of academic integrity. Existing detection methods, such as pre-trained models and watermarking, face limitations in adaptability and computational efficiency. In this paper, we propose a novel detection method using 2D token probability maps combined with vision models, preserving spatial code structures such as indentation and brackets. By transforming code into log probability matrices and applying vision models like Vision Transformers (ViT) and ResNet, we capture both content and structure for more accurate detection. Our method shows robustness across multiple programming languages and improves upon traditional detectors, offering a scalable and computationally efficient solution for identifying LLM-generated code.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の台頭は、自動コード生成を大幅に改善し、ソフトウェア開発の効率が向上した。 しかし、これは学術における課題、特に学術的完全性の問題を複雑にする人書きコードとLLM生成コードの区別を導入する。 事前訓練されたモデルや透かしなどの既存の検出方法は、適応性と計算効率の制限に直面している。 本稿では,2次元トークン確率マップと視覚モデルを組み合わせた新しい検出手法を提案し,インデントやブラケットなどの空間符号構造を保存する。 コードをログ確率行列に変換し、ビジョントランスフォーマー(ViT)やResNetのようなビジョンモデルを適用することで、コンテンツと構造の両方をキャプチャして、より正確な検出を行う。 提案手法は,複数のプログラム言語にまたがるロバスト性を示し,従来の検出器を改良し,LLM生成コードを特定するためのスケーラブルで計算効率の良いソリューションを提供する。

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