/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
13 июл 2026

bert-ai-text-detector-reddit

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Англоязычный классификатор на базе BERT определяет, написан ли текст человеком или сгенерирован ИИ.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это модель классификации текста, созданная на основе bert-base-uncased и дообученная для определения, написан ли текст человеком или сгенерирован ИИ. Она обучена на 47,6 тыс. примеров из поднабора reddit_eli5 датасета HC3: ответы людей сопоставлялись с ответами ChatGPT/GPT-3.5. Архитектура — BERT для классификации последовательностей, размер — 136,7 млн параметров, окно токенизации при обучении — 256 токенов; нативный контекст составляет 512 токенов.

Модель предназначена для анализа англоязычных текстов и выдаёт один из двух классов: человеческий текст или текст, созданный ИИ. В карточке указаны высокие результаты на тесте reddit_eli5 и на финансовых и медицинских текстах, однако обучение проводилось на текстах GPT-3.5 2023 года. Новые генераторы могут отличаться от обучающих данных; короткий ИИ-текст может остаться незамеченным, а длинный структурированный текст человека — получить ложную метку. Модель не подходит для обвинений с серьёзными последствиями. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • первичная проверка англоязычных ответов на признаки генерации ИИ
  • маркировка текстов из обсуждений Reddit и ответов в стиле ELI5
  • сравнительный анализ человеческих и сгенерированных ответов
  • исследовательская оценка детекторов ИИ на англоязычных текстах

Ограничения

Обучена на ответах GPT-3.5 2023 года, поэтому может хуже распознавать тексты новых генераторов; короткий ИИ-текст может обходить детектор, а длинный структурированный текст человека — ошибочно помечаться как сгенерированный. Не подходит для высокорисковых обвинений.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BERT AI-Text Detector (HC3 reddit_eli5)

bert-base-uncased fine-tuned to classify a text as human-written (label 0) or AI-generated (label 1). Trained on the HC3 reddit_eli5 subset (human vs ChatGPT/GPT-3.5 answers, 2023), 47.6K samples, class-weighted loss, max_length=256.

EvaluationMacro-F1
Held-out reddit_eli5 test (n=10,200)0.9935
finance - cross-domain, never trained on (n=8,436)0.9812
medicine - cross-domain, never trained on (n=2,582)0.9821

Known limitations

  • Trained on 2023 GPT-3.5 text: newer generators are out of distribution - generator drift is the predicted failure axis, not topic shift.
  • The model leans on a length/style prior: abnormally short AI text can evade it, and long, well-structured human writing is what it most often false-flags. Not suitable for high-stakes accusations.
  • English only.

Full project - 5-model comparison, cross-domain study, 100%-coverage error audit, live demo: https://github.com/lilhuang15/ai-generated-text-detector

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
e762adc

0 моделей