LLM-DetectAIve: きめ細かい機械生成テキスト検出ツール

[yukihiko-fuyuki]

タイトル: LLM-DetectAIve: きめ細かい機械生成テキスト検出ツール

リンク: https://arxiv.org/abs/2408.04284

概要:

大規模言語モデル（LLM）の一般公開により、機械生成テキスト（MGT）の Verbreitung が著しく増加しました。プロンプト操作の進歩により、テキストの起源（人間作成か機械生成か）の識別がさらに困難になっています。これは、特に教育機関や学術分野におけるMGTの悪用の可能性に関する懸念を引き起こします。本稿では、きめ細かいMGT検出のために設計されたシステム、LLM-DetectAIveを紹介します。このシステムは、テキストを人間作成、機械生成、機械作成・人間修正、人間作成・機械研磨の4つのカテゴリに分類することができます。従来のMGT検出器が2値分類を行うのに対し、LLM-DetectAIveでは2つのカテゴリを追加することで、テキスト作成時におけるLLM介入の程度に関する洞察を提供します。これは、LLMの介入が通常禁止されている教育などの分野で役立つ可能性があります。実験の結果、LLM-DetectAIveはテキストコンテンツの作者を効果的に特定することができ、教育、学術、その他の分野におけるインテグリティの向上に役立つことが証明されました。LLM-DetectAIveはhttps://huggingface.co/spaces/raj-tomar001/MGT-Newにて公開されています。システムの説明ビデオはhttps://youtu.be/E8eT_bE7k8cでご覧いただけます。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• 大規模言語モデル
• 自然言語処理
• 信頼性

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論文要約

論文要約: LLM-DetectAIve: きめ細かい機械生成テキスト検出ツール

• 近年、大規模言語モデル (LLM) の普及により、人間が書いたものと見分けがつかないほど自然な文章を生成できるようになり、テキストの真偽性を判断することが難しくなっている。
• 従来の機械生成テキスト検出ツールは、テキストが人間または機械のどちらによって書かれたかを判定する「2値分類」しかできなかった。
• 本論文で提案するLLM-DetectAIveは、テキストを以下の4つのカテゴリに分類することで、よりきめ細かい検出を可能にする。
  • 人間作成
  • 機械生成
  • 機械作成・人間修正
  • 人間作成・機械研磨
• この詳細な分類により、LLMがテキスト作成にどの程度関与したかを分析できるため、教育機関などLLMの使用が制限されている分野での活用が期待される。
• 実験の結果、LLM-DetectAIveはテキストの作者を高い精度で特定できることが証明された。

本論文のポイント:

• LLM-DetectAIveは、従来のツールでは不可能だった、より詳細な機械生成テキスト検出を可能にする。
• この技術は、教育や学術などの分野におけるテキストの信頼性とインテグリティの向上に貢献する。