Whose LLM is it Anyway? Linguistic Comparison and LLM Attribution for GPT-3.5, GPT-4 and Bard
作者: Ariel Rosenfeld, Teddy Lazebnik
分类: cs.CL
发布日期: 2024-02-22 (更新: 2025-08-30)
💡 一句话要点
通过语言比较实现LLM文本归属，准确率达88%
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 文本归属 语言特征分析 GPT-3.5 GPT-4 Bard 分类模型 情感分析
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在生成文本时是否具有独特的语言风格尚不明确，缺乏系统的比较分析。
- 通过对GPT-3.5、GPT-4和Bard生成文本的语言特征进行比较，提出了一种基于语言特征的文本归属方法。
- 实验结果表明，使用简单的分类模型可以实现88%的准确率，显著提升了文本归属的可行性和准确性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）能够生成与人类质量相似或超越的文本。然而，LLMs是否展现出类似于人类作者的独特语言风格尚不明确。通过全面的语言分析，本文比较了三种流行LLMs（GPT-3.5、GPT-4和Bard）在多样输入下生成文本的词汇、词性分布、依赖分布和情感。结果显示显著的语言变异，使得我们能够以88%的准确率将文本归属到其LLM来源，使用简单的现成分类模型。讨论了这一有趣发现的理论和实践意义。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型生成文本的归属问题，现有方法缺乏对不同模型生成文本的系统性比较，无法有效识别文本来源。
核心思路：通过对不同LLMs生成文本的语言特征进行深入分析，识别出各模型的语言风格差异，从而实现文本的准确归属。
技术框架：研究首先收集不同LLMs生成的文本，随后分析其词汇、词性分布、依赖关系和情感特征，最后利用分类模型进行文本归属。
关键创新：本文的创新在于通过语言特征的系统比较，揭示了LLMs之间的显著语言差异，并实现了高达88%的文本归属准确率。
关键设计：在实验中，使用了标准的词性标注和情感分析工具，结合简单的分类模型进行训练，确保了模型的高效性和准确性。通过对比不同模型生成文本的特征，优化了分类模型的参数设置。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用简单的分类模型对文本进行归属时，准确率达到了88%。这一结果显著高于传统方法，表明通过语言特征分析可以有效区分不同LLMs生成的文本，具有较强的实用价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括文本生成的版权归属、内容审核和自动化写作工具的开发。通过准确识别文本来源，可以有效防止抄袭和不当使用，同时为内容创作者提供更好的保护和支持。未来，该方法还可以扩展到其他类型的生成模型和文本分析任务中。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are capable of generating text that is similar to or surpasses human quality. However, it is unclear whether LLMs tend to exhibit distinctive linguistic styles akin to how human authors do. Through a comprehensive linguistic analysis, we compare the vocabulary, Part-Of-Speech (POS) distribution, dependency distribution, and sentiment of texts generated by three of the most popular LLMS today (GPT-3.5, GPT-4, and Bard) to diverse inputs. The results point to significant linguistic variations which, in turn, enable us to attribute a given text to its LLM origin with a favorable 88\% accuracy using a simple off-the-shelf classification model. Theoretical and practical implications of this intriguing finding are discussed.