이 논문은 SemEval-2024 Task 8A에 참여한 시스템을 소개합니다. 기계 생성 텍스트 탐지는 최근 대두되고 있는 문제로, 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 인간이 생성한 텍스트와 구분하기 어려워졌습니다.
논문에서는 다음과 같은 기여를 제시합니다:
실험 결과, 제안한 모델은 기존 베이스라인 대비 약 5.7% 향상된 성능을 보였습니다. 이는 대조 학습이 기계 생성 텍스트 탐지에 효과적일 수 있음을 시사합니다.
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