論文の概要: Increasing the Robustness of the Fine-tuned Multilingual Machine-Generated Text Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15128v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 11:42:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:25:48.642106
• Title: Increasing the Robustness of the Fine-tuned Multilingual Machine-Generated Text Detectors
• Title（参考訳）: 微調整多言語機械生成テキスト検出器のロバスト性向上
• Authors: Dominik Macko, Robert Moro, Ivan Srba,
• Abstract要約: 人間はもはや、高品質な機械生成テキストと、本物の人間の文章を区別することができない。 本研究は, 検出作業におけるLDMの堅牢な微調整プロセスを提案し, 検出器を難燃性に対してより堅牢にし, アウト・オブ・ディストリビューションデータに対してより一般化できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6612847014373572
• License:
• Abstract: Since the proliferation of LLMs, there have been concerns about their misuse for harmful content creation and spreading. Recent studies justify such fears, providing evidence of LLM vulnerabilities and high potential of their misuse. Humans are no longer able to distinguish between high-quality machine-generated and authentic human-written texts. Therefore, it is crucial to develop automated means to accurately detect machine-generated content. It would enable to identify such content in online information space, thus providing an additional information about its credibility. This work addresses the problem by proposing a robust fine-tuning process of LLMs for the detection task, making the detectors more robust against obfuscation and more generalizable to out-of-distribution data.
• Abstract（参考訳）: LLMの増殖以降、有害なコンテンツ生成と拡散の誤用が懸念されている。 最近の研究はそのような恐れを正当化し、LSMの脆弱性とそれらの誤用の可能性の証拠を提供する。 人間はもはや、高品質な機械生成テキストと、本物の人間の文章を区別することができない。 したがって、機械生成コンテンツを正確に検出する自動化手段を開発することが重要である。 オンライン情報空間でそのようなコンテンツを識別し、その信頼性に関する追加情報を提供する。 この研究は、検出タスクのためのLSMの堅牢な微調整プロセスを提案し、検出器を難解化に対してより堅牢にし、アウト・オブ・ディストリビューションデータにより一般化可能にすることで、この問題に対処する。

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