論文の概要: "I know myself better, but not really greatly": Using LLMs to Detect and Explain LLM-Generated Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12743v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 11:00:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:08:42.341551
• Title: "I know myself better, but not really greatly": Using LLMs to Detect and Explain LLM-Generated Texts
• Title（参考訳）: 「私は自分のことをよく知っているが、それほど大きくはない」:LLMを使ってLLM生成テキストを検出・説明する
• Authors: Jiazhou Ji, Jie Guo, Weidong Qiu, Zheng Huang, Yang Xu, Xinru Lu, Xiaoyu Jiang, Ruizhe Li, Shujun Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間のようなテキストを生成する際、印象的な能力を示した。 本稿では,LLMによる人為的テキストの検出と説明機能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.454446545249096
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in generating human-like texts, but the potential misuse of such LLM-generated texts raises the need to distinguish between human-generated and LLM-generated content. This paper explores the detection and explanation capabilities of LLM-based detectors of LLM-generated texts, in the context of a binary classification task (human-generated texts vs LLM-generated texts) and a ternary classification task (human-generated texts, LLM-generated texts, and undecided). By evaluating on six close/open-source LLMs with different sizes, our findings reveal that while self-detection consistently outperforms cross-detection, i.e., LLMs can detect texts generated by themselves more accurately than those generated by other LLMs, the performance of self-detection is still far from ideal, indicating that further improvements are needed. We also show that extending the binary to the ternary classification task with a new class "Undecided" can enhance both detection accuracy and explanation quality, with improvements being statistically significant and consistent across all LLMs. We finally conducted comprehensive qualitative and quantitative analyses on the explanation errors, which are categorized into three types: reliance on inaccurate features (the most frequent error), hallucinations, and incorrect reasoning. These findings with our human-annotated dataset emphasize the need for further research into improving both self-detection and self-explanation, particularly to address overfitting issues that may hinder generalization.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人間に似たテキストを生成する際、印象的な能力を示しているが、そのようなLLM生成テキストの潜在的な誤用は、人間の生成したコンテンツとLLM生成したコンテンツを区別する必要性を高めている。 本稿では, LLM 生成テキストの LLM に基づく検出・説明機能について, 2次分類タスク (人文対 LLM 生成テキスト) と 3次分類タスク (人文, LLM 生成テキスト, 未決定テキスト) を用いて検討する。 異なる大きさの6つのオープンソース LLM を評価した結果、自己検出はクロス検出よりも一貫して優れており、すなわち、LPM は他の LLM が生成したテキストよりも精度良く自己検出できるが、自己検出の性能は依然として理想的ではないことが判明した。 また,新たなクラス"Undecided"でバイナリを3次分類タスクに拡張することで,検出精度と説明品質が向上し,全てのLLMにおいて統計的に有意かつ一貫した改善が期待できることを示す。 最終的に,不正確な特徴(最も頻繁な誤り),幻覚,不正確な推論の3つのタイプに分類される説明誤りに関する総合的質的,定量的な分析を行った。 人間の注釈付きデータセットによるこれらの発見は、特に一般化を妨げる過度に適合する問題に対処するために、自己検出と自己説明の両方を改善するためのさらなる研究の必要性を強調している。

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