How You Prompt Matters! Even Task-Oriented Constraints in Instructions Affect LLM-Generated Text Detection

📄 arXiv: 2311.08369v4 📥 PDF

作者: Ryuto Koike, Masahiro Kaneko, Naoaki Okazaki

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-14 (更新: 2024-10-01)

备注: EMNLP 2024 Findings camera ready. Dataset available at https://github.com/ryuryukke/HowYouPromptMatters

💡 一句话要点

揭示任务导向约束对LLM生成文本检测的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 文本检测 任务导向约束 性能波动 教育应用 内容审核 生成监控

📋 核心要点

  1. 现有的LLM生成文本检测方法未考虑用户指令中的多样化约束，导致检测性能波动较大。
  2. 本文通过手动创建任务导向约束，探讨这些约束对LLM生成文本检测的影响，强调了约束的重要性。
  3. 实验结果显示，带有约束的文本检测性能标准差高达14.4 F1-score，且约束使得检测变得更加困难。

📝 摘要（中文）

为应对大型语言模型（LLMs）的滥用，许多研究提出了有效的LLM生成文本检测器。然而，现有研究在创建检测数据集时未考虑用户指令中的多样化约束。本文揭示了即使是与任务相关的约束也会导致现有检测器在性能上出现较大波动。我们以学生作文写作为研究领域，手动创建基于多种因素的任务导向约束。实验结果表明，带有约束的指令生成文本的检测性能标准差显著高于多次生成或改写指令的情况，且约束使得LLM检测变得更加困难。最后，分析表明LLM的高指令遵循能力加剧了约束对检测性能的影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM生成文本检测方法在面对用户指令中多样化约束时性能波动大的问题。现有方法未能充分考虑这些约束的影响，导致检测效果不稳定。

核心思路：论文的核心思路是通过手动创建与任务相关的约束，分析这些约束对LLM生成文本检测性能的影响。通过这种方式，研究者能够揭示约束对检测结果的显著影响。

技术框架：整体架构包括数据集构建、实验设计和性能评估三个主要模块。在数据集构建中，研究者手动添加任务导向约束；在实验设计中，比较不同约束下的检测性能；最后，通过统计分析评估检测器的性能波动。

关键创新：本文的关键创新在于首次系统性地探讨了任务导向约束对LLM生成文本检测的影响，揭示了这些约束如何导致检测性能的显著波动。这与现有方法的主要区别在于，后者通常忽略了用户指令中的约束因素。

关键设计：在实验中，研究者设置了多种任务导向约束，并通过多次生成和改写指令进行对比。关键参数包括检测器的F1-score和标准差，确保了实验结果的可靠性和可重复性。通过这些设计，研究者能够准确评估约束对检测性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，带有任务导向约束的文本检测性能标准差高达14.4 F1-score，显著高于多次生成或改写指令的情况。这表明约束使得LLM检测变得更加困难，强调了在设计检测器时考虑用户指令的必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、内容审核和文本生成监控等。通过理解任务导向约束对LLM生成文本检测的影响，相关领域可以更有效地设计检测器，提升对生成内容的监控能力，防止滥用现象的发生。未来，随着LLM技术的不断发展，本文的研究成果将为相关政策制定和技术改进提供重要参考。

📄 摘要（原文）

To combat the misuse of Large Language Models (LLMs), many recent studies have presented LLM-generated-text detectors with promising performance. When users instruct LLMs to generate texts, the instruction can include different constraints depending on the user's need. However, most recent studies do not cover such diverse instruction patterns when creating datasets for LLM detection. In this paper, we reveal that even task-oriented constraints -- constraints that would naturally be included in an instruction and are not related to detection-evasion -- cause existing powerful detectors to have a large variance in detection performance. We focus on student essay writing as a realistic domain and manually create task-oriented constraints based on several factors for essay quality. Our experiments show that the standard deviation (SD) of current detector performance on texts generated by an instruction with such a constraint is significantly larger (up to an SD of 14.4 F1-score) than that by generating texts multiple times or paraphrasing the instruction. We also observe an overall trend where the constraints can make LLM detection more challenging than without them. Finally, our analysis indicates that the high instruction-following ability of LLMs fosters the large impact of such constraints on detection performance.