Umfassende Untersuchung zur Erkennung und Zuordnung von durch Große Sprachmodelle generiertem Inhalt
Die Studie untersucht umfassend die Fähigkeit von Klassifizierern, zwischen von Großen Sprachmodellen generiertem und menschlich geschriebenem Text zu unterscheiden sowie die Herkunft des generierten Texts zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen einen inversen Zusammenhang zwischen der Effektivität des Klassifizierers und der Größe des Sprachmodells, wobei größere Modelle eine größere Herausforderung darstellen. Darüber hinaus werden Einflüsse von Modell-Familie, konversationeller Feinabstimmung, Quantisierung und Wasserzeichen untersucht.
