Определение машинно-генерированного текста с использованием языковых моделей

В данной курсовой работе исследуется процесс определения машинно-генерированного текста с использованием современных языковых моделей. Рассматриваются основы работы больших языковых моделей (LLM) и их способность генерировать текст, схожий с человеческим, а также возникающие проблемы с автоматическим распознаванием такого текста. Особое внимание уделяется методам обучения этих моделей на больших объемах данных и анализу их параметров, что позволяет понять, как они достигают высокой степени реалистичности в генерации. Работа включает практическую часть, где будут предложены алгоритмы для распознавания машинного текста, что позволит оценить качество генерации. Актуальность темы обоснована растущим использованием языковых моделей в различных сферах и необходимостью разработки эффективных инструментов для их обнаружения.

Продукт

Создание алгоритма для определения машинно-генерированного текста с использованием языковых моделей, с проведением тестов на различных наборах данных.

Актуальность

С ростом использования языковых моделей в различных областях, таких как журналистика, образование и бизнес, возникает необходимость в разработке инструментов, способных идентифицировать машинно-генерированный текст, что делает данное исследование актуальным.

Цель

Изучить влияние языковых моделей на генерацию текста и разработать эффективные методы для его распознавания.

Задачи

1. Изучить теорию больших языковых моделей. 2. Анализировать существующие подходы к определению машинного текста. 3. Разработать собственные методы и алгоритмы. 4. Провести практическое тестирование разработанных решений.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО