l Texas大学Texas分校正在研究在对特定领域数据集上的模型进行微调后， GPT-2输出的统计可检测性，以及不同语言模型之间检测传递程度。3、未来规划 这些合作伙伴的研究将适应OpenAI未来的发布决策，通过观察774M参数模型的使用情况，以了解大型模型的还需要考虑哪些因素。作为分阶段发布策略的一部分，OpenAI目前的计划是...
l Oregon大学正在开发一系列的“偏差调查”来分析GPT-2中的偏差。 l Texas大学Texas分校正在研究在对特定领域数据集上的模型进行微调后, GPT-2输出的统计可检测性,以及不同语言模型之间检测传递程度。 3、未来规划 这些合作伙伴的研究将适应OpenAI未来的发布决策,通过观察774M参数模型的使用情况,以了解大型模型的还需...
俄勒冈大学在开发一系列“偏差检测器”来分析GPT-2模型中的偏差。 德克萨斯大学奥斯汀分校正在研究在特定领域数据集上进行微调后的GPT-2输出的统计可检测性,以及跨不同语言模型的检测传递程度。 未来,完整模型何时发布? 未来我们将综合考虑以上这些合作伙伴的研究成果,观察当前的7.74亿参数模型的使用情况,并与研究人员和...
俄勒冈大学在开发一系列“偏差检测器”来分析GPT-2模型中的偏差。 德克萨斯大学奥斯汀分校正在研究在特定领域数据集上进行微调后的GPT-2输出的统计可检测性,以及跨不同语言模型的检测传递程度。 未来,完整模型何时发布? 未来我们将综合考虑以上这些合作伙伴的研究成果,观察当前的7.74亿参数模型的使用情况,并与研究人员和...
4、Texas大学Texas分校正在研究在对特定领域数据集上的模型进行微调后, GPT-2输出的统计可检测性,以及不同语言模型之间检测传递程度。 3、未来规划 这些合作伙伴的研究将适应OpenAI未来的发布决策,通过观察774M参数模型的使用情况,以了解大型模型的还需要考虑哪些因素。作为分阶段发布策略的一部分,OpenAI目前的计划是在...
俄勒冈大学在开发一系列“偏差检测器”来分析GPT-2模型中的偏差。 德克萨斯大学奥斯汀分校正在研究在特定领域数据集上进行微调后的GPT-2输出的统计可检测性,以及跨不同语言模型的检测传递程度。 未来,完整模型何时发布? 未来我们将综合考虑以上这些合作伙伴的研究成果,观察当前的7.74亿参数模型的使用情况,并与研究人员和...
使用GPT-2 进行敏感信息检测 我们可以利用 GPT-2 来识别文本中的敏感信息。具体思路如下:将待检测文本输入 GPT-2 模型,模型生成一个可能的输出文本,然后通过分析原文本与模型生成文本的差异,识别出敏感信息。 环境准备 首先,我们需要安装transformers和torch库。
l Texas大学Texas分校正在研究在对特定领域数据集上的模型进行微调后, GPT-2输出的统计可检测性,以及不同语言模型之间检测传递程度。 3、未来规划 这些合作伙伴的研究将适应OpenAI未来的发布决策,通过观察774M参数模型的使用情况,以了解大型模型的还需要考虑哪些因素。作为分阶段发布策略的一部分,OpenAI目前的计划是在几...
具体来讲,OpenAI 选择立足 RoBERTaBASSE(1.25 亿条参数)与 RoBERTaLARGE(3.55 亿条参数)建立起序列分类器,并通过微调使其获得对 GPT-2 1.5B 模型与 WebText(用于训练 GPT-2 模型的数据集)输出结果的分类能力。 OpenAI 认为,对于单项检测而言,这样的准确率还无法令人满足,必须同时结合基于元数据的方法、人为判断以...
OpenAI将发布此模型,以协助研究合成文本的检测,尽管这样做确实会使具有访问权限的对手更好地逃避检测。尽管检测精度在很大程度上取决于训练和测试中使用的采样方法,但是OpenAI发现,在使用多种采样技术进行训练时,检测更加可靠。如下图所示,研究者观察到,较大模型的输出更加难以分类,但是对较大模型的输出进行训练,可以使...