如何识别一篇文章是否由大语言模型LLM生成的?

可以使用一些服务和API来帮助识别文章是否由大语言模型(LLM)生成的。使用这些工具时,建议可以结合人工审核,以确保检测结果的可靠性。

以下是使用Hugging Face API和Transformers库来检测文本的基本示例代码

python 复制代码
from transformers import pipeline
#加载GPT-2 Output Detector模型
detector = pipeline("text-classification", model="roberta-base-openai-detector")
#输入文本
text = "Your input text here."
#检测文本
result = detector(text)
#输出结果
print(result)

{'label': 'Fake', 'score': 0.8793288469314575}

上述代码中使用了roberta-base-openai-detector模型,这是一个经过微调的RoBERTa模型,用于检测由OpenAI的GPT生成的文本。

你也可以使用Hugging Face的Transformers库来微调自己的模型,用于识别特定类型的生成文本。这需要一定的训练数据,包括AI生成的文本和人类撰写的文本。

python 复制代码
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

#加载预训练模型和分词器
model_name = "distilbert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

#准备训练数据(假设已经有标记的数据集)
train_texts = ["text1", "text2", ...]
train_labels = [0, 1, ...]  # 0表示人类文本,1表示AI生成文本

#分词和编码
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True)
train_dataset = Dataset(train_encodings, train_labels)

#定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
   output_dir='./results',
   num_train_epochs=3,
   per_device_train_batch_size=16,
   per_device_eval_batch_size=64,
   warmup_steps=500,
   weight_decay=0.01,
   logging_dir='./logs',
)

#训练模型
trainer = Trainer(
   model=model,
   args=training_args,
   train_dataset=train_dataset,
   eval_dataset=val_dataset,
)

trainer.train()
相关推荐
Allen_LVyingbo29 分钟前
数智读书笔记系列035《未来医疗:医疗4.0引领第四次医疗产业变革》
人工智能·经验分享·笔记·健康医疗
zzc92135 分钟前
时频图数据集更正程序,去除坐标轴白边及调整对应的标签值
人工智能·深度学习·数据集·标签·时频图·更正·白边
isNotNullX36 分钟前
什么是数据分析?常见方法全解析
大数据·数据库·数据仓库·人工智能·数据分析
riveting1 小时前
明远智睿H618:开启多场景智慧生活新时代
人工智能·嵌入式硬件·智能硬件·lga封装·3506
夜阑卧听风吹雨,铁马冰河入梦来1 小时前
Spring AI 阿里巴巴学习
人工智能·学习·spring
c7691 小时前
【文献笔记】Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models
人工智能·笔记·语言模型·论文笔记
Blossom.1182 小时前
机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与物流优化
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·机器人·语音识别
Gyoku Mint2 小时前
深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·聚类
zzywxc7872 小时前
AI大模型的技术演进、流程重构、行业影响三个维度的系统性分析
人工智能·重构
点控云2 小时前
智能私域运营中枢:从客户视角看 SCRM 的体验革新与价值重构
大数据·人工智能·科技·重构·外呼系统·呼叫中心