Detección de IA para equipos de aprendizaje automático y datos

Detector de IA para ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos

Optimiza el entrenamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM) y la selección de datos. Evita el colapso del modelo filtrando el texto sintético de tus conjuntos de datos de preentrenamiento o ajuste fino con una precisión del 99,98 % y un rendimiento de API de alto rendimiento.

Desarrollado por investigadores de Google, Tesla y Stanford. Validado por la ICLR y la Universidad de Maryland.

filter_pipeline.py
from pangram import Pangram

# Filter synthetic data from corpus
client = Pangram(api_key="your-api-key")
clean_corpus = []

for doc in training_corpus:
  result = client.predict(doc.text)
  if result['fraction_ai'] < 0.3:
    clean_corpus.append(doc)

print(f"Corpus: {len(clean_corpus)} clean docs")
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Casos de uso

No entrenes tus modelos
con datos de mala calidad.

El texto sintético está contaminando los conjuntos de datos públicos. Filtra el contenido generado por IA de tus procesos de entrenamiento con el motor de detección de IA más preciso para mantener la pureza del corpus.

Análisis de datos con IA

Evitar el colapso del modelo

El entrenamiento recursivo con contenido generado por IA reduce el rendimiento y la diversidad del modelo. Identifica y filtra el contenido escrito por IA de tus procesos de extracción de datos para garantizar la pureza del corpus.

Verificación de RLHF

Verificar las entradas del RLHF

Asegúrate de que tus datos de retroalimentación humana (RLHF) procedan realmente de personas. Detecta si los colaboradores externos están utilizando ChatGPT para generar respuestas en tus tareas de ajuste fino.

Análisis detallado

Interpretabilidad granular

No te conformes con una clasificación binaria. Nuestra API Premium ofrece probabilidades a nivel de token, lo que te permite conservar los segmentos revisados por personas y descartar el «material de baja calidad» totalmente sintético.

Enfoque técnico

Una marca en la que puedes confiar

Diseñado para ingenieros que necesitan confiar en el filtrado de sus datos. Nuestro modelo aborda los falsos positivos, la robustez ante ataques adversarios y los resultados cambiantes de la IA.

Minería negativa dura

Entrenamos con «negativos evidentes» —textos escritos por personas que tienen un estilo formal o repetitivo— para minimizar los falsos positivos y garantizar que no se descarten datos valiosos generados por personas.

Robustez ante ataques adversarios

Pangram gestiona contenidos generados por IA que han sido parafraseados o modificados. Nuestros modelos se entrenan para hacer frente a «humanizadores» y ataques adversarios con el fin de detectar textos sintéticos ofuscados.

Preparación para el futuro

Detecta texto generado por los modelos más recientes, como GPT-5, Claude 3.5 y Llama 3, lo que garantiza que tus filtros se mantengan a la vanguardia de los últimos avances tecnológicos.

Integración

Diseñado para tu canalización de datos de «
»

01

SDK de Python

Instala pangram-sdk e integra la detección en tus pipelines de Airflow o Databricks con solo unas pocas líneas de código. Optimizado para la gestión de grupos de conexiones y el manejo de errores.

Ver documentos →

02

API de alto rendimiento de

Procese conjuntos de datos masivos con baja latencia. Nuestra infraestructura admite el procesamiento por lotes y garantiza el rendimiento, gestionando millones de solicitudes para operaciones de scraping empresarial.

Obtener clave API →

03

Seguridad y cumplimiento normativo de la Ley de Protección de Datos de California (
)

Contamos con la certificación SOC 2 Tipo 2. Ofrecemos terminales privadas y políticas estrictas de conservación de datos; nunca entrenamos el sistema con sus datos privados.

Más información →

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre la detección de IA

Preguntas frecuentes sobre la detección de IA para ingenieros de aprendizaje automático
y científicos de datos.

Nuestro modelo se ha entrenado con un conjunto de datos propio y variado, compuesto por millones de documentos emparejados, tanto humanos como generados por IA. Utilizamos el aprendizaje activo para abordar los casos extremos y reducir específicamente los sesgos contra los escritores cuya lengua materna no es el inglés.
La API devuelve una puntuación de predicción (entre 0,0 y 1,0) y una etiqueta categórica. Los puntos finales avanzados ofrecen un análisis a nivel de ventana para visualizar la «irregularidad» y los patrones sintácticos en todo el documento.
No. Para los clientes empresariales, ofrecemos garantías de retención cero, en las que los datos se procesan en memoria y se eliminan inmediatamente después de la evaluación para garantizar la privacidad.
Sí. Actualizamos continuamente nuestro clasificador con los resultados de los nuevos modelos de vanguardia (como Gemini Ultra y GPT-4) a los pocos días de su lanzamiento.
Nuestros modelos se entrenan específicamente para hacer frente a ataques adversarios y a los «humanizadores» que intentan ocultar el texto sintético. Mediante el uso de la minería de datos negativos durante el entrenamiento, minimizamos los falsos positivos en textos escritos por humanos con un estilo formal.

Sí. Puedes instalar el pangram-sdk para integrar la detección en los flujos de trabajo de Airflow o Databricks con solo unas pocas líneas de código. Nuestra API está optimizada para operaciones de scraping empresariales de alto rendimiento y admite millones de solicitudes con baja latencia.

A diferencia de los detectores binarios, Pangram ofrece probabilidades a nivel de token. Esta interpretabilidad detallada te permite identificar y conservar los segmentos editados por humanos, al tiempo que filtras el «contenido de baja calidad» totalmente sintético de tus conjuntos de datos de entrenamiento.
El uso de Pangram ayuda a evitar el colapso de los modelos. Al filtrar el contenido recursivo generado por IA de tus procesos de extracción de datos, mantienes la pureza del corpus y garantizas que tus modelos no pierdan rendimiento ni diversidad debido al entrenamiento con datos erróneos.

Limpia hoy mismo tus datos de entrenamiento

Evita el colapso del modelo, verifica las entradas RLHF y filtra el contenido sintético de tus conjuntos de datos con una precisión del 99,98 %.