llm-generated text | BriefGPT

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SPOT: 从原创性评分阈值预测文本来源
从信任的角度来研究大型语言模型（LLMs）生成的文本，我们提出了一种有效的方法 SPOT，通过原创度评分来对任意文本输入进行源分类，该方法对于现代 LLMs 的架构、训练数据、评估数据、任务和压缩表现出了稳健性。
PDFa month ago
语言模型水印的黑盒检测
水印技术被视为一种有效的方法来检测 LLM 生成的文本，此研究针对三种最流行的水印方案家族开发了严格的统计测试，使用有限数量的黑盒查询来检测它们的存在，并发现当前的水印方案比之前认为的更容易被检测到。
PDFa month ago
大规模监测 AI 修改内容：基于 ChatGPT 对人工智能会议同行评审的影响案例研究
我们提出了一种方法，用于估计大语言模型（LLM）在大型语料库中可能被大量修改或生成的文本比例。通过利用专家编写和 AI 生成的参考文本，我们的最大似然模型能够准确而高效地检查语料库级别上真实世界中 LLM 的使用。我们将这种方法应用于 Ch
PDF4 months ago
基于维基百科风格的调查问卷生成的大型语言模型：在 NLP 概念上的评估
通过对计算机科学 - NLP 领域的 20 个选定主题进行研究和评估，本文证明了 GPT-4 相对于 GPT-3.5 在产生简明调查文章方面的成功，并揭示了 LLM 在特定领域应用中存在的问题和短板。
PDFa year ago