最终，相关论文以《Fast-DetectGPT：通过条件概率曲线对机器生成文本进行高效的零点检测》（Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probability Curvature）为题发在国际表征学习大会 2024（ICLR 2024，International Conference on Learning Representations 2024）。图 | 相...
即使模型样本中近四分之一的文本已被替换,DetectGPT 仍能将检测 AUROC 保持在 0.8 以上。DetectGPT 显示了所有修订级别的最强检测性能。 本文作者:Sik-Ho Tsang 论文地址:DetectGPT: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection using Probability Curvature,...
可以看到DetectGPT最大程度地提高了XSum故事的平均检测精度(AUROC提高0.1 )和SQuAD维基百科上下文(AUROC提高0.05 )。对于15种数据集和模型组合中的14种，DetectGPT提供了最准确的检测性能，AUROC平均提高了0.06。与有监督检测器的比较 在真实文本和生成文本的大型数据集上训练的有监督的机器生成文本检测模型在分布内...
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最终,相关论文以《Fast-DetectGPT:通过条件概率曲线对机器生成文本进行高效的零点检测》(Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probability Curvature)为题发在国际表征学习大会 2024(ICLR 2024,International Conference on Learning Representations 2024)。 图| 相关论文...
论文标题:《DetectGPT: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection using Probability Curvature》 论文链接: https://arxiv.org/abs/2301.11305代码数据: https://ericmitchell.ai/detectgpt/ 作者通过分析…
近日,来自斯坦福大学的研究团队发布了一个名为DetectGPT的检测模型来判断一个文本段落是否是由机器生成的。作者首先观察了LLMs的运行机制,他们发现LLM生成的文本往往占据模型的对数概率函数的负曲率区域。根据这一现象,作者提出想法,能够基于概率函数的曲率标准来对文本进行判定呢?
论文地址:DetectGPT: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection using Probability Curvature, https://arxiv.org/abs/2301.11305 发表于:2023-03-06 :https://kuaibao.qq.com/s/20230306A022VU00?refer=cp_1026 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据转载发布内容。
最终,相关论文以《Fast-DetectGPT:通过条件概率曲线对机器生成文本进行高效的零点检测》(Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probability Curvature)为题发在国际表征学习大会 2024(ICLR 2024,InternationalConference on Learning Representations 2024)。
text sampled from an LLM tends to occupy negative curvature regions of the model's log probability function. Leveraging this observation, we then define a new curvature-based criterion for judging if a passage is generated from a given LLM. This approach, which we call DetectGPT, does not ...