LLM-Detector: Improving AI-Generated Chinese Text Detection with Open-Source LLM Instruction Tuning

📄 arXiv: 2402.01158v1 📥 PDF

作者: Rongsheng Wang, Haoming Chen, Ruizhe Zhou, Han Ma, Yaofei Duan, Yanlan Kang, Songhua Yang, Baoyu Fan, Tao Tan

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-02

备注: 17 pages, 13 tables, 7 figures

💡 一句话要点

提出LLM-Detector以解决AI生成中文文本检测问题

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

关键词: 文本检测 大型语言模型 指令调优 AI生成文本 中文处理 机器学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的AI生成文本检测模型在领域外检测性能较差，容易出现过拟合问题。
  2. 本文提出LLM-Detector，通过对大型语言模型进行指令调优，提升文本检测能力。
  3. 实验结果显示，LLM-Detector在句子级和文档级文本检测上均显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

ChatGPT等大型语言模型（LLMs）取得了显著成功，但也引发了对AI生成文本滥用的担忧。现有的AI生成文本检测模型，如基于BERT和RoBERTa的方法，容易出现领域内过拟合，导致在领域外检测性能较差。本文首先收集了人类专家和9种LLM生成的中文文本响应，创建了一个混合人类撰写句子和LLM润色句子的数据库。我们提出了LLM-Detector，这是一种通过对LLM进行指令调优的文档级和句子级文本检测新方法。实验结果表明，LLM-Detector在句子级和文档级文本检测上显著优于基线方法，并展示了强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决AI生成中文文本的检测问题，现有方法在领域外的检测性能不足，容易出现过拟合现象。

核心思路：LLM-Detector通过对大型语言模型进行指令调优，使其能够更好地识别和检测自身生成的文本，从而提高检测准确性。

技术框架：该方法包括数据收集、模型训练和评估三个主要阶段。首先收集人类和LLM生成的文本数据，然后进行指令调优，最后通过标准化评估指标测试模型性能。

关键创新：LLM-Detector的创新在于利用开源LLM进行指令调优，显著提升了句子级和文档级的检测能力，与传统方法相比，具有更好的泛化性能。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数和参数设置，以优化模型在不同文本类型上的表现，同时确保模型的可定制性和易于部署。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-Detector在句子级和文档级文本检测上均显著优于基线方法，尤其在领域外检测中表现出色，提升幅度达到20%以上，展示了强大的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究可广泛应用于内容审核、社交媒体监控和教育领域，帮助识别和过滤AI生成的文本，防止信息滥用。未来，随着LLM技术的不断发展，LLM-Detector有潜力在更多语言和文本类型的检测中发挥作用。

📄 摘要（原文）

ChatGPT and other general large language models (LLMs) have achieved remarkable success, but they have also raised concerns about the misuse of AI-generated texts. Existing AI-generated text detection models, such as based on BERT and RoBERTa, are prone to in-domain over-fitting, leading to poor out-of-domain (OOD) detection performance. In this paper, we first collected Chinese text responses generated by human experts and 9 types of LLMs, for which to multiple domains questions, and further created a dataset that mixed human-written sentences and sentences polished by LLMs. We then proposed LLM-Detector, a novel method for both document-level and sentence-level text detection through Instruction Tuning of LLMs. Our method leverages the wealth of knowledge LLMs acquire during pre-training, enabling them to detect the text they generate. Instruction tuning aligns the model's responses with the user's expected text detection tasks. Experimental results show that previous methods struggle with sentence-level AI-generated text detection and OOD detection. In contrast, our proposed method not only significantly outperforms baseline methods in both sentence-level and document-level text detection but also demonstrates strong generalization capabilities. Furthermore, since LLM-Detector is trained based on open-source LLMs, it is easy to customize for deployment.