ConvNLP: 基于图像的 AI 文本检测
原文中文,约600字,阅读约需2分钟。发表于: 。使用视觉词嵌入表示的新方法(ZigZag ResNet)和调度程序(ZigZag Scheduler)可以有效检测 LLN 生成的 AI 文本,提供了轻量级、计算高效且性能更好的工具,以应对学术机构中 LLM 的滥用和确保学生工作的可靠性。
本文提出了一种简单高效的解决方案,通过集成多个组成语言模型的预测来区分人工生成文本和人类作者文本。实验证明,该方法在生成文本分类上性能提升范围在0.5%到100%之间。研究还发现,替换商业限制的生成预训练变压器数据为其他开放语言模型生成的数据是可行的替代方法。此外,实验结果表明该方法具有零-shot推广能力。