核心概念
AIpom은 인간 작성 텍스트와 기계 생성 텍스트의 경계를 탐지하기 위해 디코더와 인코더 모델의 파이프라인을 활용하는 혁신적인 방법을 제안합니다.
摘要
이 논문은 SemEval-2024 Task 8의 Subtask C인 인간-기계 혼합 텍스트 탐지를 위한 AIpom 시스템을 소개합니다. AIpom은 다음과 같은 과정으로 구성됩니다:
- 디코더 모델을 훈련하여 기계 생성 텍스트 부분을 예측합니다.
- 디코더 모델의 예측을 바탕으로 텍스트에 토큰을 삽입합니다.
- 첫 번째 인코더 모델을 디코더 모델의 예측 텍스트로 훈련합니다.
- 두 번째 인코더 모델을 디코더 모델의 예측 텍스트와 원본 훈련 데이터로 훈련합니다.
- 두 인코더 모델의 예측을 평균하여 최종 결과를 도출합니다.
실험 결과, AIpom은 디코더 또는 인코더 모델 단독 사용보다 우수한 성능을 보였습니다. 또한 도메인 변화에 따른 성능 저하 문제가 있어, 향후 이에 대한 개선이 필요할 것으로 보입니다.
統計資料
기계 생성 텍스트와 인간 작성 텍스트의 경계를 정확하게 예측하는 것이 중요합니다.
평균 절대 오차(MAE) 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.
引述
"AIpom은 디코더와 인코더 모델의 파이프라인을 활용하여 인간 작성 텍스트와 기계 생성 텍스트의 경계를 탐지하는 혁신적인 방법을 제안합니다."
"실험 결과, AIpom은 디코더 또는 인코더 모델 단독 사용보다 우수한 성능을 보였습니다."