Foto de Valentin Antonucci.
É com grande entusiasmo que anunciamos uma importante atualização do Pangram Text, o nosso principal modelo de deteção de IA. O Pangram Text consegue agora detetar texto gerado por IA em espanhol, francês, italiano, português, alemão, russo e mandarim, com a mesma precisão líder do setor que o texto escrito em inglês. Estamos a implementar imediatamente o nosso novo modelo multilingue para proteger as plataformas online contra o spam gerado por IA.
Para testar a precisão do nosso modelo em línguas que não o inglês, utilizamos três corpora multilingues extensos e diversificados, provenientes de diferentes domínios: as críticas multilingues da Amazon, a Wikipédia e o XLSum (BBC News International).
No que diz respeito à vertente humana do benchmark, selecionamos aleatoriamente documentos que passam pelos nossos filtros de verificação de validade. No que diz respeito à vertente de IA do benchmark, utilizamos uma combinação de GPT-3.5, GPT-4 e GPT-4o. Primeiro, pedimos ao LLM para resumir o documento real, por exemplo: «Sobre o que é esta crítica?» Em seguida, pedimos-lhe para gerar uma crítica, um artigo ou uma notícia com base nesse resumo. Gerar o benchmark desta forma elimina a possibilidade de ruído de rótulos, além de garantir que as distribuições de dados humanos e de IA sejam o mais semelhantes possível entre si.
| Idioma | Precisão das avaliações da Amazon | Precisão da Wikipédia | XLSum (BBC News) Precisão |
|---|---|---|---|
| espanhol | 99.59% | 99.75% | 99.75% |
| Francês | 98.84% | 99.33% | 98.50% |
| Italiano | N/A | 99.82% | N/A |
| Alemão | 99.44% | 99.95% | N/A |
| Português | N/A | 99.83% | 99.70% |
| Russo | N/A | 98.34% | 99.35% |
| chinês | 99.70% | 99.54% | 98.10% |
Uma vez que o nosso modelo se baseia numa arquitetura semelhante à dos modelos de linguagem de grande dimensão modernos, recorremos a um pré-treino em grande escala para garantir que a nossa estrutura principal é treinada com base num vasto corpus multilingue antes de proceder ao ajuste fino de um módulo de deteção por IA. Utilizamos também um tokenizador compatível com várias línguas, incluindo o russo e o chinês.
Escolhemos idiomas que representam a maioria dos idiomas utilizados na Internet.
Utilizamos o Amazon Comprehend para detetar o idioma do texto introduzido. Se o idioma não for suportado, devolveremos «Idioma não suportado» como previsão.
Sim, esperamos lançar futuras atualizações com melhor desempenho em idiomas que não o inglês, à medida que continuamos a ampliar o nosso conjunto de dados multilingue através da aprendizagem ativa.
Temos a intenção de adicionar mais idiomas no futuro. Se houver algum idioma que gostaria que fosse incluído, por favor, informe-nos!
Contacte-nos através do endereço info@pangram.com para obter mais informações sobre a deteção multilingue por IA.

Bradley é investigador na área da IA e especialista no desenvolvimento de produtos de aprendizagem profunda no setor industrial. Recentemente, liderou o grupo de investigação em aprendizagem profunda da Absci, uma empresa de descoberta de medicamentos que utiliza IA generativa, e, anteriormente, integrou a equipa principal de visão computacional do Tesla Autopilot.
Enquanto estudante de pós-graduação, Bradley foi autor de várias publicações na área da investigação sobre aprendizagem profunda no Stanford Vision Lab. É licenciado em Física e mestre em Inteligência Artificial pela Universidade de Stanford. Para além da IA, interessa-se também por educação e filosofia, e é um ávido jogador de golfe.






