HU at SemEval-2024 Task 8A: Can Contrastive Learning Learn Embeddings to Detect Machine-Generated Text?
作者: Shubhashis Roy Dipta, Sadat Shahriar
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-03-27)
备注: Camera Ready Version - Accepted in SemEval 2024 (Colocated with NAACL 2024)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于对比学习的单一模型以检测机器生成文本
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器生成文本 对比学习 文本检测 数据增强 单一模型 网络安全 内容审核
📋 核心要点
- 现有的机器生成文本检测系统大多依赖于特定的文本生成模型，限制了其在实际应用中的有效性。
- 本文提出了一种基于对比学习的单一模型，显著减少了参数数量，同时保持了良好的检测性能。
- 实验结果显示，该模型在137名参与者中排名第21，证明了单一模型在数据增强和对比学习下的有效性。
📝 摘要（中文）
本文描述了我们为SemEval-2024任务8开发的系统，该任务旨在检测多生成器、多领域和多语言的黑箱机器生成文本。机器生成文本的广泛使用引发了对假文本生成、网络钓鱼、考试作弊和版权材料抄袭的担忧。尽管已有多种检测系统问世，但大多数依赖于特定的文本生成模型，这在实际应用中存在局限性。我们提出了一种基于对比学习的单一模型，使用约40%的基线参数（149M对比355M），在测试数据集上表现出相当的性能（在137名参与者中排名第21）。我们的研究表明，即使没有多个模型的集成，单一基础模型也能通过数据增强和对比学习实现可比的性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器生成文本检测中的模型依赖性问题。现有方法通常需要知道具体的文本生成模型，这在实际应用中难以实现。
核心思路：我们提出了一种基于对比学习的单一模型，通过数据增强来提升模型的泛化能力，从而在不依赖特定生成模型的情况下实现有效检测。
技术框架：该系统的整体架构包括数据预处理、对比学习模块和模型训练阶段。数据预处理负责准备和增强训练数据，对比学习模块则用于生成有效的文本嵌入，最后通过训练阶段优化模型参数。
关键创新：本研究的主要创新在于通过对比学习实现了单一模型的有效性，显著减少了参数数量，同时保持了与多模型集成相当的性能。
关键设计：模型使用了149M的参数，采用了特定的损失函数以优化对比学习效果，并通过数据增强技术提升了训练数据的多样性。
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的单一模型在测试数据集上表现优异，排名第21，使用的参数仅为基线模型的约40%。这一结果表明，单一模型在对比学习和数据增强的支持下，能够与多模型集成的性能相媲美，具有显著的实用价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括网络安全、内容审核和教育领域，能够有效识别机器生成的文本，防止信息误导和版权侵犯。未来，该技术可能在自动化内容生成和检测系统中发挥重要作用，提升文本生成的透明度和可信度。
📄 摘要（原文）
This paper describes our system developed for SemEval-2024 Task 8, ``Multigenerator, Multidomain, and Multilingual Black-Box Machine-Generated Text Detection'' Machine-generated texts have been one of the main concerns due to the use of large language models (LLM) in fake text generation, phishing, cheating in exams, or even plagiarizing copyright materials. A lot of systems have been developed to detect machine-generated text. Nonetheless, the majority of these systems rely on the text-generating model. This limitation is impractical in real-world scenarios, as it's often impossible to know which specific model the user has used for text generation. In this work, we propose a $\textbf{single}$ model based on contrastive learning, which uses $\textbf{$\approx$40% of the baseline's parameters}$ (149M vs. 355M) but shows a comparable performance on the test dataset $(\textbf{21st out of 137 participants})$. Our key finding is that even without an ensemble of multiple models, a single base model can have comparable performance with the help of data augmentation and contrastive learning. Our code is publicly available at https://github.com/dipta007/SemEval24-Task8.