追蹤溯源？可定位源頭模型的AI文本判別器出現(xiàn)了！CMU提出

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原標題：追蹤溯源？可定位源頭模型的AI文本判別器出現(xiàn)了！CMU提出

關鍵字：文本,任務,報告,模型,作者

文章來源：夕小瑤科技說

內(nèi)容字數(shù)：7499字

內(nèi)容摘要：夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 智商掉了一地、Python自從去年底 ChatGPT 發(fā)布以來，許多人的工作和生活方式隨之變化。作為創(chuàng)作時代的重要拐點，大型語言模型（LLM）的研究從最初突破行業(yè)壁壘的機器人階段不斷發(fā)展，如今，它已經(jīng)在各個領域嶄露頭角，從寫小說、寫文案、寫報告，到編寫代碼，文本生成的應用變得愈發(fā)廣泛。對 LLM 研究的不斷深入，使得文本生成的功能更加豐富。然而，隨著 LLM 在生活中的普及，我們發(fā)現(xiàn)，在帶給我們便利的同時也引發(fā)了一系列潛在問題。有時候，我們需要確定文本是否是由 LLM 生成，比如在法律文件中確保信息的真實性，或在需要做關鍵決策時排除機器生成的可能性。因此，對 LLM 生成文本的辨識變得尤為關鍵。為了應對這一挑戰(zhàn)，來自 CMU 的研究提出了用于識別 LLM 生成文本內(nèi)容的方法，不僅能確定文本是否由 LLM 生成，還能辨識其源頭模型，為應對潛在問題提供了新的思路…

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI應用開發(fā)者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實驗室和互聯(lián)網(wǎng)大廠，兼?zhèn)涿襟wsense與技術深度。