/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
27 дек 2023

AIGC_detector_env2

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Классификатор на основе RoBERTa для выявления текста, созданного искусственным интеллектом.

93скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены28 дек 2023

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

AIGC Detector Env2 — классификатор текста, разработанный авторами работы «Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts»: Ючуань Тянем и соавторами. Модель предназначена для определения, был ли текст создан искусственным интеллектом. Это версия Env2, обученная методом MPU на предварительно обученной RoBERTa-Base; стандартные настройки обучения из статьи не использовались.

Модель построена на RoBERTa и содержит 151,8 млн параметров. Она принимает текст и выдаёт классификацию. Контекст составляет до 514 токенов. Доступны веса PyTorch; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка не сообщает поддерживаемые языки и подробности об обучающих данных или качестве детекции. Поэтому надёжность результатов на разных языках, жанрах и новых моделях генерации по имеющимся сведениям оценить нельзя.

Сценарии применения

  • проверка текста на вероятное происхождение от генеративной модели
  • предварительный анализ студенческих работ на признаки генерации ИИ
  • фильтрация пользовательских текстов для последующей ручной проверки

Ограничения

В README указано, что стандартные настройки обучения из статьи не использовались. Поддерживаемые языки, обучающие данные и показатели качества в предоставленных сведениях не описаны.

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

AIGC Detector (MPU)

[arXiv] [Codes (Model Links, Other Detector Versions)]

The AIGC Detector (MPU) in our paper "Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts".

Paper Link: https://arxiv.org/pdf/2305.18149.pdf

BibTex formatted citation:

@misc{tian2023multiscale,
      title={Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts}, 
      author={Yuchuan Tian and Hanting Chen and Xutao Wang and Zheyuan Bai and Qinghua Zhang and Ruifeng Li and Chao Xu and Yunhe Wang},
      year={2023},
      eprint={2305.18149},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

Version: En_v2

En_v2: This model is trained with MPU from a pretrained RoBERTa-Base, but the standard training setting in the paper is not followed.

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
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
d67ec87

0 моделей