Última actualización 12-17-2023
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Catching Unicorns with GLTR
GLTR, o Giant Language Model Test Room, es una innovadora herramienta forense diseñada para ayudar a detectar si un texto ha sido escrito por un humano o generado por un modelo de lenguaje. Desarrollado a través de una colaboración entre el laboratorio de IA Watson del MIT-IBM y HarvardNLP, GLTR proporciona una huella visual de los resultados del modelo de lenguaje. Con la demostración, los usuarios pueden ingresar texto y GLTR analizará la probabilidad de que cada palabra se haya generado automáticamente utilizando una superposición codificada por colores para indicar las probabilidades. Con acceso a GPT-2, GLTR utiliza detección estadística para ayudar a los no expertos a identificar texto artificial, fomentando la transparencia y la confiabilidad en el procesamiento del lenguaje.
Detección estadística: GLTR utiliza métodos estadísticos de referencia para ayudar a identificar el texto generado según las clasificaciones de probabilidad de palabras.
Análisis de huella visual: Una superposición codificada por colores representa visualmente la probabilidad de que cada palabra de un texto haya sido generada por un modelo.
Acceso a GPT-2 117M: La herramienta utiliza el modelo de lenguaje GPT-2 117M de OpenAI para comparar las predicciones con el texto real.
Histogramas para datos agregados: GLTR presenta histogramas que muestran la distribución de las razones de probabilidad de las categorías de palabras y las entropías de predicción.
Herramienta educativa: Proporciona muestras reveladoras de textos reales y falsos, lo que lo convierte en un recurso educativo para comprender los comportamientos de los modelos lingüísticos.
1) ¿Qué es GLTR?
GLTR significa Giant Language Model Test Room y es una herramienta de análisis forense para detectar si el texto es generado o escrito automáticamente por un humano.
2) ¿Cómo funciona GLTR?
GLTR funciona analizando la entrada de texto y comparándola con las predicciones realizadas por el modelo de lenguaje GPT-2, luego aplica una máscara de color para indicar la probabilidad de que cada palabra haya sido generada por una computadora.
3) ¿Qué representan los colores en GLTR?
El verde indica las 10 principales probabilidades, el amarillo las 100 principales, el rojo las 1000 principales y el morado representa predicciones menos probables.
4) ¿Puedo probar GLTR con mi propio texto?
Sí, puede probar GLTR utilizando la demostración en vivo disponible en el sitio web e ingresar su propio texto para su análisis.
5) ¿GLTR es de acceso público?
GLTR está disponible para uso público y se puede acceder a él en línea. También es de código abierto con el código fuente disponible en GitHub.