Unveiling Large Language Models Generated Texts: A Multi-Level Fine-Grained Detection Framework

📄 arXiv: 2410.14231v1 📥 PDF

作者: Zhen Tao, Zhiyu Li, Runyu Chen, Dinghao Xi, Wei Xu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-18

💡 一句话要点

提出多层次细粒度检测框架MFD，有效识别大型语言模型生成的文本

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型检测 多层次特征提取 细粒度分析 对比学习 学术诚信 文本分类 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖单一特征和二元分类，难以有效识别学术文本中LLM生成的内容。
  2. MFD框架整合低级结构、高级语义和深层语言特征，进行句子级词汇、语法和句法评估。
  3. 实验表明，MFD模型在公共数据集上优于现有方法，MAE为0.1346，准确率达88.56%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通过增强语法纠正、内容扩展和风格润色，改变了人类的写作方式。然而，它们的广泛使用引发了对作者身份、原创性和伦理的担忧，甚至可能威胁到学术诚信。现有的检测方法主要依赖于单一特征分析和二元分类，通常无法有效识别学术语境中LLM生成的文本。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的多层次细粒度检测（MFD）框架，该框架通过整合低级结构、高级语义和深层语言特征来检测LLM生成的文本，同时对词汇、语法和句法进行句子级评估，以进行全面分析。为了提高对LLM生成文本中细微差异的检测，并增强对释义的鲁棒性，我们应用了两种主流的规避技术来重写文本。这些变体与原始文本一起用于通过对比学习训练文本编码器，提取句子的高级语义特征，以提高检测泛化能力。此外，我们利用先进的LLM来分析整个文本并提取深层语言特征，从而增强模型捕获复杂模式和细微差别的能力，同时有效地整合上下文信息。在公共数据集上的大量实验表明，MFD模型优于现有方法，实现了0.1346的MAE和88.56%的准确率。我们的研究为机构和出版商提供了一种有效的机制来检测LLM生成的文本，从而降低了作者身份受损的风险。教育工作者和编辑可以使用该模型的预测来改进验证和剽窃预防协议，确保符合标准。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）生成文本的检测问题，尤其是在学术语境下。现有方法主要依赖于单一特征分析和二元分类，无法有效捕捉LLM生成文本的细微特征，并且容易受到释义等规避技术的影响。因此，现有方法在检测LLM生成文本的准确性和鲁棒性方面存在不足。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多层次细粒度检测（MFD）框架，该框架从多个层次（低级结构、高级语义和深层语言）提取特征，并进行句子级的细粒度分析。通过整合不同层次的特征，MFD能够更全面地捕捉LLM生成文本的特征，从而提高检测的准确性和鲁棒性。此外，论文还利用对比学习来增强模型对释义等规避技术的抵抗能力。

技术框架：MFD框架主要包含以下几个模块： 1. 低级结构特征提取：提取文本的结构特征，例如句子长度、词汇多样性等。 2. 高级语义特征提取：使用对比学习训练文本编码器，提取句子的语义特征。通过对原始文本和经过释义的文本进行对比学习，增强模型对语义相似性的理解。 3. 深层语言特征提取：利用大型语言模型分析整个文本，提取深层语言特征，例如文本的连贯性、逻辑性等。 4. 句子级评估：对每个句子进行词汇、语法和句法分析，评估其质量和流畅度。 5. 分类器：将提取的特征输入分类器，判断文本是否由LLM生成。

关键创新：MFD框架的关键创新点在于其多层次细粒度的特征提取和分析方法。与现有方法相比，MFD能够更全面地捕捉LLM生成文本的特征，从而提高检测的准确性和鲁棒性。此外，利用对比学习增强模型对释义的抵抗能力也是一个重要的创新点。

关键设计： * 对比学习：使用InfoNCE损失函数进行对比学习，目标是拉近原始文本和经过释义的文本在特征空间中的距离，同时推远与负样本的距离。 * 文本编码器：使用预训练的Transformer模型作为文本编码器，例如BERT或RoBERTa。 * 分类器：可以使用任何合适的分类器，例如支持向量机（SVM）或神经网络。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

实验结果表明，MFD模型在公共数据集上取得了显著的性能提升，MAE为0.1346，准确率达到88.56%。与现有方法相比，MFD模型在检测LLM生成文本的准确性和鲁棒性方面均有明显优势。这些结果表明，MFD框架是一种有效的LLM生成文本检测方法，具有重要的应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于学术出版、教育评估等领域，帮助识别和防止学术不端行为。出版机构可以利用该模型检测投稿论文中是否存在LLM生成的内容，确保学术原创性。教育机构可以将其用于检测学生作业，评估学生是否独立完成作业，从而维护学术诚信。该研究还有助于规范LLM的使用，促进其在学术领域的健康发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have transformed human writing by enhancing grammar correction, content expansion, and stylistic refinement. However, their widespread use raises concerns about authorship, originality, and ethics, even potentially threatening scholarly integrity. Existing detection methods, which mainly rely on single-feature analysis and binary classification, often fail to effectively identify LLM-generated text in academic contexts. To address these challenges, we propose a novel Multi-level Fine-grained Detection (MFD) framework that detects LLM-generated text by integrating low-level structural, high-level semantic, and deep-level linguistic features, while conducting sentence-level evaluations of lexicon, grammar, and syntax for comprehensive analysis. To improve detection of subtle differences in LLM-generated text and enhance robustness against paraphrasing, we apply two mainstream evasion techniques to rewrite the text. These variations, along with original texts, are used to train a text encoder via contrastive learning, extracting high-level semantic features of sentence to boost detection generalization. Furthermore, we leverage advanced LLM to analyze the entire text and extract deep-level linguistic features, enhancing the model's ability to capture complex patterns and nuances while effectively incorporating contextual information. Extensive experiments on public datasets show that the MFD model outperforms existing methods, achieving an MAE of 0.1346 and an accuracy of 88.56%. Our research provides institutions and publishers with an effective mechanism to detect LLM-generated text, mitigating risks of compromised authorship. Educators and editors can use the model's predictions to refine verification and plagiarism prevention protocols, ensuring adherence to standards.