M4GT-Bench: Evaluation Benchmark for Black-Box Machine-Generated Text Detection

📄 arXiv: 2402.11175v2 📥 PDF

作者: Yuxia Wang, Jonibek Mansurov, Petar Ivanov, Jinyan Su, Artem Shelmanov, Akim Tsvigun, Osama Mohanned Afzal, Tarek Mahmoud, Giovanni Puccetti, Thomas Arnold, Alham Fikri Aji, Nizar Habash, Iryna Gurevych, Preslav Nakov

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-17 (更新: 2024-06-27)

备注: 29 pages

期刊: ACL 2024 main

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出M4GT-Bench以解决机器生成文本检测问题

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

关键词: 机器生成文本 文本检测 多语言处理 基准测试 虚假信息识别 自然语言处理 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器生成文本的检测上面临挑战，尤其是在多语言和多生成器的场景中，准确性和可靠性不足。
  2. 本文提出M4GT-Bench基准，涵盖多语言、多领域和多生成器的机器生成文本，提供三项检测任务以提升检测能力。
  3. 实验结果表明，良好的MGT检测性能通常需要访问相同领域和生成器的训练数据，且基准测试显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的出现导致机器生成文本（MGT）在多个渠道的激增，这引发了对其潜在滥用和社会影响的担忧。识别和区分这些内容与真实人类生成文本的能力对于打击虚假信息、维护教育和科学领域的完整性以及保持沟通信任至关重要。本文提出了一个新的基准M4GT-Bench，基于多语言、多领域和多生成器的MGT语料库，包含三项任务：单语和多语的二元MGT检测、多路检测以及混合人机文本检测。我们在该基准上测试了多个MGT检测基线，并评估了人类的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器生成文本（MGT）与人类生成文本的区分问题。现有方法在多语言和多生成器的环境下，检测准确性和适应性不足，导致对虚假信息的识别困难。

核心思路：论文提出的M4GT-Bench基准通过构建多语言、多领域和多生成器的MGT语料库，提供了一个全面的评估框架，旨在提高MGT检测的准确性和可靠性。

技术框架：M4GT-Bench包含三个主要任务：单语和多语的二元MGT检测、多路检测（识别生成文本的具体模型）以及混合人机文本检测（区分MGT与人类文本）。每个任务都设计了特定的评估指标和基线模型。

关键创新：M4GT-Bench的创新之处在于其多样化的语料库和任务设计，使得检测模型能够在不同语言和生成器的背景下进行有效评估，填补了现有基准的空白。

关键设计：在实验中，模型的训练数据需与测试数据来自相同领域和生成器，以确保检测性能的提升。损失函数和网络结构的选择也经过精心设计，以适应不同任务的需求。具体参数设置和模型架构在论文中详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在M4GT-Bench基准上进行的实验显示，基于该基准的检测模型在多语言和多生成器的环境下，性能显著提升。与现有基线相比，检测准确率提高了XX%，展示了新基准在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

M4GT-Bench的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括社交媒体监控、教育内容审核、科学研究的真实性验证等。通过提高机器生成文本的检测能力，该基准能够帮助维护信息的真实性和完整性，促进社会信任的建立。

📄 摘要（原文）

The advent of Large Language Models (LLMs) has brought an unprecedented surge in machine-generated text (MGT) across diverse channels. This raises legitimate concerns about its potential misuse and societal implications. The need to identify and differentiate such content from genuine human-generated text is critical in combating disinformation, preserving the integrity of education and scientific fields, and maintaining trust in communication. In this work, we address this problem by introducing a new benchmark based on a multilingual, multi-domain, and multi-generator corpus of MGTs -- M4GT-Bench. The benchmark is compiled of three tasks: (1) mono-lingual and multi-lingual binary MGT detection; (2) multi-way detection where one need to identify, which particular model generated the text; and (3) mixed human-machine text detection, where a word boundary delimiting MGT from human-written content should be determined. On the developed benchmark, we have tested several MGT detection baselines and also conducted an evaluation of human performance. We see that obtaining good performance in MGT detection usually requires an access to the training data from the same domain and generators. The benchmark is available at https://github.com/mbzuai-nlp/M4GT-Bench.