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本期为TechBeat人工智能社区584线上Talk。

北京时间4月10日(周三)20:00,西湖大学 (Westlake University)·博士生鲍光胜的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!

他与大家分享的主题是:Fast-DetectGPT:高效零样本机器生成文本检测,届时将向大家 介绍一种新的文本检测方法——Fast-DetectGPT,无需训练,直接使用开源小语言模型检测各种大语言模型生成的文本内容。

Talk·信息

主题:Fast-DetectGPT:高效零样本机器生成文本检测

嘉宾: 西湖大学 (Westlake University) 鲍光胜

时间:北京时间4月10日(周三)20:00

地点:TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

大语言模型如ChatGPT和GPT-4在各个领域对人们的生产和生活带来便利,但其误用也引发了关于虚假新闻、恶意产品评论和剽窃等问题的担忧。 本文提出了一种新的文本检测方法——Fast-DetectGPT,无需训练,直接使用开源小语言模型检测各种大语言模型生成的文本内容。

Fast-DetectGPT将检测速度提高了340倍,将检测准确率相对提升了75%,成为新的SOTA。在广泛使用的ChatGPT和GPT-4生成文本的检测上,均超过商用系统GPTZero的准确率。

Fast-DetectGPT同时做到了高准确率、高速度、低成本、通用,扫清了实际应用的障碍!

Talk大纲

1、背景 - 机器生成文本检测的动机、方法、问题

2、Fast-DetectGPT - 本文方法的特性、原理、设计

3、实验 - 相关的实验设定、实验结果、可用性分析

4、代码与演示 - Fast-DetectGPT的代码库介绍与本地演示介绍

Talk·预习资料

论文链接: https://openreview.net/forum?id=Bpcgcr8E8Z 代码链接: https://github.com/baoguangsheng/fast-detect-gpt

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

鲍光胜

西湖大学 (Westlake University)·博士生

鲍光胜,西湖大学张岳老师实验室的博士二年级学生(详细见个人主页)。主要的兴趣在可信赖自然语言生成技术,包括生成过程的可控性和可解释性、生成内容的安全性、以及大模型推理。在相关领域发表多篇顶会和期刊论文,包括ICLR24、ACL23、ACL21、EMNLP23、AAAI21和TASLP23。在读博之前,鲍光胜曾在微软(中国)和阿里巴巴工作多年,曾参与微软个人助手Cortana的研发工作。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=8779

-The End-

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