abstracts with a human heart

Are_Detectors_Good_Enough?.pdf

1.3 MB

Сегодня выступаю на воркшопе Preventing and Detecting LLM Misinformation AAAI с нашей статьей по анализу датасетов с искуственными текстами. Прикладываю слайды и кратко рассказываю про мотивацию статьи:

Если сравнить результаты с соревнований по детекции искуственных текстов и с тем, какой результат выдают реальные детекторы, то мы увидим довольно сильное расхождение. На соревнованиях участники выбивают точность под 100%, да и в статьях про новые детекторы
авторы часто репортят схожие метрики.

Понятно, что реальные тексты чаще сложнее и длиннее тех, что встречаются в выборках, однако тем не менее, все текущие детекторы работают гораздо хуже, если вообще не на уровне рандома.

Еще одна проблема - то, что Интернет активно наполняется искуственными текстами. А знаете, где они потом используются? При обучении новых моделей ИИ. В нескольких работах было показано, что когда модели переходят на обучение на сгенерированных текстах, их качество заметно ухудшается. Поэтому, вопрос проверки качества сгенерированных данных касается еще и тех, кто учит новые модели.

В самой статье мы запускаем некоторые методы детекции на 17 выборках с соревнований и из статей, а также предлагаем новые методы анализа качества выборок с искуственными текстами.


Что мы выявили: почти для каждого датасета получилось так, что на каких-то методах он проявил себя плохо, а на каких-то хорошо - т.е в теории можно использовать ансамбль детекторов различной природы, чтобы находить аспект, по которому можно достаточно хорошо разделить искуственный текст от человеческого.

Надеемся нашей статьей развить какую-то дискуссию о качествах датасетов для детекции и об адаптации "теоретических" детекторов к реальным текстам


Статья на OpenReview

🔥11❤7🎉3

www.group-telegram.com/ms/nlp_with_heart.com/24

8.69K viewsedited  Mar 3 at 17:08

Сегодня выступаю на воркшопе Preventing and Detecting LLM Misinformation AAAI с нашей статьей по анализу датасетов с искуственными текстами. Прикладываю слайды и кратко рассказываю про мотивацию статьи:

Если сравнить результаты с соревнований по детекции искуственных текстов и с тем, какой результат выдают реальные детекторы, то мы увидим довольно сильное расхождение. На соревнованиях участники выбивают точность под 100%, да и в статьях про новые детекторы
авторы часто репортят схожие метрики.

Понятно, что реальные тексты чаще сложнее и длиннее тех, что встречаются в выборках, однако тем не менее, все текущие детекторы работают гораздо хуже, если вообще не на уровне рандома.

Еще одна проблема - то, что Интернет активно наполняется искуственными текстами. А знаете, где они потом используются? При обучении новых моделей ИИ. В нескольких работах было показано, что когда модели переходят на обучение на сгенерированных текстах, их качество заметно ухудшается. Поэтому, вопрос проверки качества сгенерированных данных касается еще и тех, кто учит новые модели.

В самой статье мы запускаем некоторые методы детекции на 17 выборках с соревнований и из статей, а также предлагаем новые методы анализа качества выборок с искуственными текстами.


Что мы выявили: почти для каждого датасета получилось так, что на каких-то методах он проявил себя плохо, а на каких-то хорошо - т.е в теории можно использовать ансамбль детекторов различной природы, чтобы находить аспект, по которому можно достаточно хорошо разделить искуственный текст от человеческого.

Надеемся нашей статьей развить какую-то дискуссию о качествах датасетов для детекции и об адаптации "теоретических" детекторов к реальным текстам


Статья на OpenReview

BY abstracts with a human heart