【大语言模型】ACL2024论文-03 MAGE: 现实环境下机器生成文本检测

news2024/11/22 22:23:14

【大语言模型】ACL2024论文-03 MAGE: 现实环境下机器生成文本检测


目录

文章目录

  • 【大语言模型】ACL2024论文-03 MAGE: 现实环境下机器生成文本检测
    • 目录
      • 摘要
      • 研究背景
      • 问题与挑战
      • 如何解决
      • 核心创新点
      • 算法模型
      • 实验效果(包含重要数据与结论)
      • 主要参考工作
      • 后续优化方向
    • 后记


在这里插入图片描述

MAGE: 现实环境下机器生成文本检测

摘要

随着大型语言模型(LLMs)在文本生成方面的能力愈发接近人类水平,区分机器生成文本和人类撰写文本变得尤为重要。这项研究构建了一个大规模的现实测试平台,通过收集不同领域人类撰写的文本和由多种LLMs生成的深度伪造文本,探讨了深度伪造文本检测的挑战。研究发现,人类标注者在识别机器生成文本方面仅略优于随机猜测,而自动化检测方法在现实测试平台上面临挑战。此外,研究还发现,预训练语言模型(PLM)在所有测试平台上均获得了最高的性能,但在面对未见领域或新模型集生成的文本时性能下降。最后,研究通过调整决策边界显著提高了模型在现实场景下的性能,证明了深度伪造文本检测在现实世界中的可行性。

研究背景

近期,大型语言模型(LLMs)在文本生成方面取得了显著进展,使得机器生成的文本与人类撰写的文本之间的差异越来越小。这种能力缩小了人与机器在文本创作方面的差距,但也带来了诸如假新闻传播和抄袭等潜在风险。因此,检测深度伪造文本成为了一个重要的研究方向。
在这里插入图片描述

问题与挑战

在实际应用中,检测器需要面对来自不同领域或由不同LLMs生成的文本,而这些文本的来源对检测器来说是未知的。此外,检测器还需要能够识别未见领域或由新型LLMs生成的文本,这种跨领域和跨模型的检测能力对于实际应用尤为重要。

如何解决

研究者们构建了一个大规模的现实测试平台,通过收集不同领域的人类撰写文本和由多种LLMs生成的深度伪造文本,来模拟实际应用中的复杂情况。此外,研究还考虑了不同的检测方法,包括基于PLM的分类器、基于特征的分类器和零样本分类器,并在不同的测试平台上评估它们的性能。

核心创新点

  • 构建了一个大规模的现实测试平台,覆盖了多种写作任务和不同来源的文本。
  • 评估了多种自动化检测方法在现实测试平台上的性能,并探讨了跨领域和跨模型检测的挑战。
  • 发现PLM在所有测试平台上均获得了最高的性能,尤其是在未见领域或新模型集生成的文本检测上。
  • 通过调整决策边界显著提高了模型在现实场景下的性能,证明了深度伪造文本检测的可行性。

算法模型

研究中考虑了三种常用的文本分类器:

  1. PLM-based classifier:在数据集上微调Longformer模型,并添加分类层。
  2. Feature-based classifier:包括FastText和GLTR,前者使用词级二元模型作为特征,后者利用语言模型收集特征,如Top-10、Top-100和Top-1000排名的标记数量。
  3. Zero-shot classifier:DetectGPT,通过比较扰动文本的对数概率变化来检测文本,无需监督数据。

实验效果(包含重要数据与结论)

  • 人类标注者:在识别机器生成文本方面仅略优于随机猜测。
  • PLM-based classifier:在所有测试平台上均获得了最高的性能,AvgRec超过90%。
  • 跨领域和跨模型检测:PLM-based detector在未见领域检测上性能下降至68.40% AvgRec。
  • 决策边界调整:使用0.1%的领域内数据重新选择决策边界,将性能提高了13.38% AvgRec。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

主要参考工作

研究中引用了多个相关工作,包括:

  • 用于检测机器生成文本的统计边界方法。
  • 基于神经网络的检测器。
  • 语言模型中的水印技术,用于修改模型生成行为以便于检测。

后续优化方向

  • 提高跨领域和跨模型的检测能力:研究如何提高检测器在面对未见领域或新模型集时的性能。
  • 优化决策边界选择:探索更精细的方法来选择决策边界,以提高模型在现实场景下的性能。
  • 探索新的检测方法:研究新的或改进的算法,以提高深度伪造文本检测的准确性和鲁棒性。

后记

如果觉得我的博客对您有用,欢迎 打赏 支持!三连击 (点赞、收藏、关注和评论) 不迷路,我将持续为您带来计算机人工智能前沿技术(尤其是AI相关的大语言模型,深度学习和计算机视觉相关方向)最新学术论文及工程实践方面的内容分享,助力您更快更准更系统地了解 AI前沿技术

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2230406.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

C++设计模式结构型模式———组合模式

文章目录 一、引言二、组合模式三、总结 一、引言 组合模式是一种结构型设计模式, 可以使用它将对象组合成树状结构, 并且能像使用独立对象一样使用它们。代码实现中涉及了递归调用。组合模式与传统上的“类与类之间的组合关系”没有关联,不…

【C/C++】qsort函数的学习与使用

零.导言 在之前的文章中,我介绍了冒泡排序,即按ASCII码值把元素从小到大排序(文章链接我放在了第五部分,有兴趣的小伙伴可以求看看)。而今天我将继续介绍qsort函数,这个函数可以起到和冒泡排序一样的作用&a…

前段(vue)

目录 跨域是什么? SprinBoot跨域的三种解决方法 JavaScript 有 8 种数据类型, 金额的用什么类型。 前段 区别 JQuery使用$.ajax()实现异步请求 Vue 父子组件间的三种通信方式 Vue2 和 Vue3 存在多方面的区别。 跨域是什么? 跨域是指…

【elkb】索引生命周期管理

索引生命周期管理 Index lifecycle management(索引生命周期管理)是elasticsearch提供的一种用于自动管理索引的生命周期的功能。允许使用者定义索引的各个阶段,从创建至删除。并允许使用者在每个阶段定义索引需要执行的特定动作。这些动作包含索引创建&#xff0c…

基于SSM志愿者招募系统的设计

管理员账户功能包括:系统首页,个人中心,用户管理,志愿组织管理,组织信息管理,组织申请管理,志愿活动管理活动报名管理 用户账号功能包括:系统首页,个人中心,…

msys2更换国内源(多个文件(不是3个文件的版本!))

msys2更换国内源 起因排查答案如下mirrorlist.mingw64mirrorlist.ucrt64mirrorlist.mingw32mirrorlist.mingwmirrorlist.clang64mirrorlist.clang32mirrorlist.msys 不想看经过的直接跳到答案 起因 查了很多个教程大部分都是【打开MSYS2软件内的\etc\pacman.d\ 中3个文件&…

Spring Boot框架下的信息学科平台系统架构设计

3系统分析 3.1可行性分析 通过对本基于保密信息学科平台系统实行的目的初步调查和分析,提出可行性方案并对其一一进行论证。我们在这里主要从技术可行性、经济可行性、操作可行性等方面进行分析。 3.1.1技术可行性 本基于保密信息学科平台系统采用Spring Boot框架&a…

基于Python可视化的热门微博数据分析系统

作者:计算机学姐 开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”。 专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码 系统展示 【2025最新】基于pythondjangovueMySQL的热…

ffplay 实现视频流中音频的延迟

ffplay -rtsp_transport tcp -i rtsp://admin:1234qwer192.168.1.64:554/Streaming/Channels/101 -vn -af "adelay5000|5000"在这个命令中: -vn 参数表示只播放音频。 -af "adelay5000|5000" 参数表示将音频延迟5000毫秒(即5秒&…

Iceoryx2:高性能进程间通信框架(中间件)

文章目录 0. 引言1. 主要改进2. Iceoryx2 的架构3. C示例代码3.1 发布者示例(publisher.cpp)3.2 订阅者示例(subscriber.cpp) 4. 机制比较5. 架构比较6. Iceoryx vs Iceoryx2参考资料 0. 引言 Iceoryx2 是一个基于 Rust 实现的开…

HTML+javaScript+CSS

文章目录 HTMLjavaScriptCSS属性区块表单层叠样式表选择器常用属性盒子模型相关属性浮动float定位(position) JS操作节点事件点击事件onclick()聚焦事件、失焦事件鼠标移入移出事件 定时任务延迟定时任务重复定时任务 判断哪个单选框被选中设置按钮失效冒…

跟着红队笔记学习 tmux:渗透测试中的多终端利器

内容预览 ≧∀≦ゞ 跟着红队笔记学习 tmux:渗透测试中的多终端利器进入 tmux 前的准备tmux 概念简介tmux 基础操作会话管理命令会话管理快捷键会话内和会话外命令的区别 tmux 窗口和面板管理新建和管理窗口分割窗口为面板切换面板面板放大与恢复调整面板大小关闭面板…

服务器数据恢复—DELL EqualLogic PS6100系列存储简介及如何收集故障信息?

DELL EqualLogic PS6100系列存储采用虚拟ISCSI SAN阵列,支持VMware、Solaris、Linux、Mac、HP-UX、AIX操作系统,提供全套企业级数据保护和管理功能,具有可扩展性和容错功能。DELL EqualLogic PS6100系列存储介绍: 1、上层应用基础…

【力扣】Go语言回溯算法详细实现与方法论提炼

文章目录 一、引言二、回溯算法的核心概念三、组合问题1. LeetCode 77. 组合2. LeetCode 216. 组合总和III3. LeetCode 17. 电话号码的字母组合4. LeetCode 39. 组合总和5. LeetCode 40. 组合总和 II小结 四、分割问题6. LeetCode 131. 分割回文串7. LeetCode 93. 复原IP地址小…

【深度学习】实验 — 动手实现 GPT【三】:LLM架构、LayerNorm、GELU激活函数

【深度学习】实验 — 动手实现 GPT【三】:LLM架构、LayerNorm、GELU激活函数 模型定义编码一个大型语言模型(LLM)架构 使用层归一化对激活值进行归一化LayerNorm代码实现scale和shift 实现带有 GELU 激活的前馈网络测试 模型定义 编码一个大…

基于springboot+vue车辆充电桩管理系统

基于springbootvue车辆充电桩管理系统 摘 要 随着信息化时代的到来,管理系统都趋向于智能化、系统化,车辆充电桩管理系统也不例外,但目前国内仍都使用人工管理,市场规模越来越大,同时信息量也越来越庞大,…

WordPress网站添加嵌入B站视频,自适应屏幕大小,取消自动播放

结合bv号 改成以下嵌入式代码&#xff08;自适应屏幕大小,取消自动播放&#xff09; <iframe style"width: 100%; aspect-ratio: 16/9;" src"//player.bilibili.com/player.html?isOutsidetrue&bvidBV13CSVYREpr&p1&autoplay0" scrolling…

BLG与T1谁会赢?python制作预测程序,结果显示,BLG将打败T1

决赛预测 2024英雄联盟全球总决赛 2024年英雄联盟全球总决赛&#xff0c;今天晚上&#xff08;2024年11月2日22点&#xff09;就要开始了&#xff01;今年的总决赛的队伍是BLG与T1。当然一些老的lol玩家&#xff0c;现在可能对于lol关注不多&#xff0c;并不清楚这两个队伍。…

AI-基本概念-向量、矩阵、张量

1 需求 需求&#xff1a;Tensor、NumPy 区别 需求&#xff1a;向量、矩阵、张量 区别 2 接口 3 示例 4 参考资料 【PyTorch】PyTorch基础知识——张量_pytorch张量-CSDN博客

【笔面试常见题:三门问题】用条件概率、全概率和贝叶斯推导

1. 问题介绍 三门问题&#xff0c;又叫蒙提霍尔问题&#xff08;Monty Hall problem&#xff09;&#xff0c;以下是蒙提霍尔问题的一个著名的叙述&#xff0c;来自Craig F. Whitaker于1990年寄给《展示杂志》&#xff08;Parade Magazine&#xff09;玛丽莲沃斯莎凡特&#x…