VietBinoculars: A Zero-Shot Approach for Detecting Vietnamese LLM-Generated Text

📄 arXiv: 2509.26189v1 📥 PDF

作者: Trieu Hai Nguyen, Sivaswamy Akilesh

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-30

备注: 27 pages

💡 一句话要点

VietBinoculars：一种零样本越南语LLM生成文本检测方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM生成文本检测 零样本学习 越南语处理 自然语言处理 文本分类 Binoculars方法 全局阈值优化

📋 核心要点

  1. 区分人类撰写文本和LLM生成文本是一项挑战，传统方法在面对复杂和多样化的LLM生成文本时效果不佳。
  2. VietBinoculars通过优化全局阈值改进了Binoculars方法，专门用于增强越南语LLM生成文本的检测能力。
  3. 实验表明，VietBinoculars在多个领域外数据集上表现出色，显著优于现有方法，包括商业检测工具。

📝 摘要（中文）

基于Transformer架构的大型语言模型（LLM）的快速发展带来了一系列关键挑战，其中之一是区分人工撰写的文本和LLM生成的文本。随着LLM生成的文本内容变得越来越复杂，并且越来越像人类写作，传统的检测方法正变得越来越无效，特别是随着LLM的数量和多样性不断增长，新的模型和版本以惊人的速度发布。本研究提出了VietBinoculars，这是一种对Binoculars方法的改进，通过优化全局阈值来增强越南语LLM生成文本的检测。我们构建了新的越南语AI生成数据集，以确定VietBinoculars的最佳阈值并实现基准测试。实验结果表明，VietBinoculars在多个领域外数据集上的准确率、F1分数和AUC均超过99%。它优于原始的Binoculars模型、传统的检测方法和其他最先进的方法，包括ZeroGPT和DetectGPT等商业工具，尤其是在经过专门修改的提示策略下。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决越南语环境下，区分人工撰写的文本和大型语言模型（LLM）生成的文本这一问题。现有的检测方法，特别是传统方法和一些商业工具，在面对日益复杂和多样化的LLM生成文本时，效果不佳，难以有效区分，尤其是在对抗性提示策略下，性能会显著下降。

核心思路：论文的核心思路是改进现有的Binoculars方法，通过针对越南语LLM生成文本的特性进行优化，特别是优化全局阈值，从而提高检测的准确性和鲁棒性。这种方法旨在利用LLM生成文本与人类撰写文本在统计特征上的差异，即使在零样本设置下也能有效工作。

技术框架：VietBinoculars方法基于原始的Binoculars框架，但针对越南语进行了调整。整体流程包括：1）文本预处理；2）特征提取（例如，基于n-gram的统计特征）；3）使用优化的全局阈值进行判别，区分文本是人工撰写还是由LLM生成。论文构建了新的越南语AI生成数据集，用于确定最佳阈值和进行基准测试。

关键创新：关键创新在于针对越南语LLM生成文本的特性，对Binoculars方法的全局阈值进行了优化。此外，论文还构建了新的越南语AI生成数据集，这为越南语LLM生成文本检测的研究提供了宝贵资源。这种针对特定语言的优化是与现有方法的本质区别，因为现有方法通常是通用的，没有针对特定语言的特性进行调整。

关键设计：论文的关键设计包括：1）构建高质量的越南语AI生成数据集，用于训练和评估；2）探索不同的特征提取方法，并选择最适合越南语LLM生成文本检测的特征；3）使用该数据集确定VietBinoculars的最佳全局阈值，以最大化检测性能。具体的阈值优化方法和特征选择策略在论文中应该有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，VietBinoculars在多个领域外数据集上取得了超过99%的准确率、F1分数和AUC，显著优于原始的Binoculars模型、传统的检测方法以及ZeroGPT和DetectGPT等商业工具。尤其是在经过专门修改的提示策略下，VietBinoculars的优势更加明显，表明其具有更强的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括：内容审核、学术诚信检测、新闻真实性验证等。通过自动检测LLM生成的文本，可以帮助识别和过滤虚假信息、防止学术剽窃，并提高在线内容的质量和可信度。未来，该方法可以扩展到其他语言，并与其他检测技术相结合，构建更强大的AI生成内容检测系统。

📄 摘要（原文）

The rapid development research of Large Language Models (LLMs) based on transformer architectures raises key challenges, one of them being the task of distinguishing between human-written text and LLM-generated text. As LLM-generated textual content, becomes increasingly complex over time, and resembles human writing, traditional detection methods are proving less effective, especially as the number and diversity of LLMs continue to grow with new models and versions being released at a rapid pace. This study proposes VietBinoculars, an adaptation of the Binoculars method with optimized global thresholds, to enhance the detection of Vietnamese LLM-generated text. We have constructed new Vietnamese AI-generated datasets to determine the optimal thresholds for VietBinoculars and to enable benchmarking. The results from our experiments show results show that VietBinoculars achieves over 99\% in all two domains of accuracy, F1-score, and AUC on multiple out-of-domain datasets. It outperforms the original Binoculars model, traditional detection methods, and other state-of-the-art approaches, including commercial tools such as ZeroGPT and DetectGPT, especially under specially modified prompting strategies.