HC3 Plus：一个语义不变的人机 ChatGPT 对比语料库
计算与语言
2024-10-10 v4 人工智能
摘要
ChatGPT 因其令人印象深刻的性能而引发了显著关注；然而，人们对其潜在风险的担忧日益增长，特别是在 AI 生成内容（AIGC）的检测方面，未经训练的个人往往难以识别。当前用于检测 ChatGPT 生成文本的数据集主要关注问答任务，常忽略具有语义不变特性的任务，如摘要、翻译和复述。在本文中，我们证明在语义不变任务中检测模型生成文本更具挑战性。为弥补这一缺口，我们引入了一个比以往工作更广泛全面的 dataset，其纳入了更广范围的任务，包括具有语义不变特性的任务。此外，指令微调已在各类任务中展现出优越性能。在本文中，我们探索使用指令微调模型来检测 ChatGPT 生成的文本。
引用
@article{arxiv.2309.02731,
title = {HC3 Plus: A Semantic-Invariant Human ChatGPT Comparison Corpus},
author = {Zhenpeng Su and Xing Wu and Wei Zhou and Guangyuan Ma and Songlin Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.02731},
year = {2024}
}
备注
This paper has been accepted by CIKM2023 workshop