Это выпуск модели HuggingFace нашей статьи «Перефразирование ускользает от детекторов текста, сгенерированного ИИ, но извлечение является эффективной защитой». Документ: https://arxiv.org/abs/2303.13408 Код: https://github.com/martiansideofthemoon/ai-detection-paraphrases Инструкции по использованию: https://github.com/martiansideofthemoon/ai-detection-paraphrases#running-the-paraphraser-model-dipper DIPPER («Перефразировщик дискурса») — параметр 11B. Модель генерации парафраза, построенная путем тонкой настройки T5-XXL. DIPPER обладает двумя уникальными функциями, которые помогают его выводам уклоняться от текстовых детекторов, генерируемых ИИ: Перефразирование длинного текста в контексте*: большинство современных перефразаторов обучаются исключительно на данных на уровне предложений, игнорируя информацию на уровне дискурса. Однако многие критические случаи использования LLM включают создание длинного текста в ответ на подробные запросы, заданные пользователем. Таким образом, мы обучаем DIPPER перефразировать тексты длиной в абзац, изменять порядок содержимого и, при необходимости, использовать контекст, например подсказки для ввода. Управление разнообразием вывода*. Еще одна слабость существующих перефразаторов заключается в том, что им не хватает простого способа контролировать разнообразие вывода. Злоумышленник может захотеть применить лишь минимальное количество лексических и синтаксических…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: kalpeshk2011
Теги: t5, text2text-generation, xxl, rewriting, paraphrase, paraphrase-generation, paraphrasing, en
Лайков: 52 | Загрузок: 3,779
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
