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Foto von Valentin Antonucci.
Wir freuen uns, ein umfangreiches Update für Pangram Text, unser Flaggschiff-Modell zur KI-Erkennung, bekannt zu geben. Pangram Text kann nun KI-generierte Texte in Spanisch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Deutsch, Russisch und Mandarin-Chinesisch mit derselben branchenführenden Genauigkeit erkennen wie Texte in englischer Sprache. Wir führen unser neues mehrsprachiges Modell ein, um Online-Plattformen sofort vor KI-Spam zu schützen.
Benchmarking
Um die Genauigkeit unseres Modells für nicht-englische Sprachen zu testen, verwenden wir drei große, vielfältige mehrsprachige Korpora aus verschiedenen Bereichen: mehrsprachige Rezensionen von Amazon, Wikipedia und XLSum (BBC News International).
Für die menschliche Seite des Benchmarks nehmen wir Stichproben aus zufälligen Dokumenten, die unsere Sanity-Check-Filter passieren. Für die KI-Seite des Benchmarks verwenden wir eine Mischung aus GPT-3.5, GPT-4 und GPT-4o. Zunächst bitten wir das LLM, das echte Dokument zusammenzufassen, z. B. „Worum geht es in dieser Rezension?“ Dann bitten wir es, anhand der Zusammenfassung eine Rezension, einen Artikel oder einen Nachrichtenbeitrag zu erstellen. Durch die Erstellung des Benchmarks auf diese Weise wird die Möglichkeit von Label-Rauschen ausgeschlossen und sichergestellt, dass die Datenverteilungen von Mensch und KI so ähnlich wie möglich sind.
| Sprache | Genauigkeit der Amazon-Rezensionen | Genauigkeit von Wikipedia | XLSum (BBC News) Genauigkeit |
|---|---|---|---|
| Spanisch | 99.59% | 99.75% | 99.75% |
| Französisch | 98.84% | 99.33% | 98.50% |
| Italienisch | Nicht zutreffend | 99.82% | Nicht zutreffend |
| Deutsch | 99.44% | 99.95% | Nicht zutreffend |
| Portugiesisch | Nicht zutreffend | 99.83% | 99.70% |
| Russisch | Nicht zutreffend | 98.34% | 99.35% |
| Chinesisch | 99.70% | 99.54% | 98.10% |
Häufig gestellte Fragen
- Wie haben Sie das Modell aktualisiert, um diese Sprachen zu unterstützen?
Da unser Modell auf einer ähnlichen Architektur wie moderne große Sprachmodelle basiert, verwenden wir groß angelegtes Vortraining, um sicherzustellen, dass unser Backbone auf einem großen mehrsprachigen Korpus trainiert wird, bevor wir einen KI-Erkennungskopf feinabstimmen. Wir verwenden außerdem einen Tokenizer, der viele Sprachen unterstützt, darunter Russisch und Chinesisch.
- Warum haben Sie sich für diese Sprachen entschieden?
Wir haben Sprachen ausgewählt, die die Mehrheit der im Internet verwendeten Sprachen repräsentieren.
- Was passiert, wenn ich einen Text in einer Sprache einreiche, die nicht unterstützt wird?
Wir verwenden Amazon Comprehend, um die Sprache des eingegebenen Textes zu erkennen. Wenn die Sprache nicht unterstützt wird, geben wir „Unsupported Language“ (Nicht unterstützte Sprache) als Vorhersage zurück.
- Wird sich das Modell mit der Zeit verbessern?
Ja, wir gehen davon aus, dass wir in Zukunft Updates mit verbesserter Leistung für nicht-englische Sprachen veröffentlichen werden, da wir unseren mehrsprachigen Datensatz durch aktives Lernen kontinuierlich erweitern.
- Was ist mit anderen Sprachen?
Wir planen, in Zukunft weitere Sprachen zu unterstützen. Wenn Sie eine Sprache haben, die Sie gerne unterstützt sehen würden, lassen Sie es uns bitte wissen!
Kontaktieren Sie uns unter info@pangram.com, um weitere Informationen zur mehrsprachigen KI-Erkennung zu erhalten.
Bradley ist KI-Forscher und Experte für die Entwicklung von Deep-Learning-Produkten in der Industrie. Zuletzt leitete er die Deep-Learning-Forschungsgruppe bei Absci, einem Unternehmen für generative KI-Arzneimittelforschung, und war zuvor Mitglied des Kernteams für Computer Vision bei Tesla Autopilot.
Während seines Studiums verfasste Bradley mehrere Publikationen im Bereich Deep Learning-Forschung am Stanford Vision Lab. Er hat einen Bachelor of Science in Physik und einen Master of Science in Künstlicher Intelligenz von der Stanford University. Neben KI interessiert er sich auch für Bildung und Philosophie und ist begeisterter Golfer.
Weiterführende Literatur
Funktionieren KI-Detektoren gegen GPT-5?
Pangram-Text-Update: GPT-4o, Claude 3, LLaMA 3
Technischer Bericht zur hochpräzisen Erkennung von KI-generierten Texten
Lernen Sie Pangram 3.3 kennen!
Funktioniert Pangram mit GPT-5.4?
Einführung der KI-Identifizierung: Pangram kann verschiedene LLMs voneinander unterscheiden.
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