Twitter, LinkedIn, Substack ve diğer platformlarda hangi içeriklerin insan, hangilerinin yapay zeka tarafından oluşturulduğunu anında öğrenin. Yeni Chrome uzantımızı indirin.
Fotoğraf: Valentin Antonucci.
Amiral gemisi AI algılama modelimiz Pangram Text'e yönelik önemli bir güncellemeyi duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Pangram Text artık İspanyolca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Almanca, Rusça ve Mandarin Çincesinde AI tarafından üretilen metinleri, İngilizce yazılmış metinlerle aynı sektör lideri doğrulukla algılayabiliyor. Çevrimiçi platformları AI spam'lerinden korumak için yeni çok dilli modelimizi hemen kullanıma sunuyoruz.
Karşılaştırmalı değerlendirme
Modelimizin İngilizce dışındaki dillerde doğruluğunu test etmek için, farklı alanlardan 3 büyük ve çeşitli çok dilli metin koleksiyonu kullanıyoruz: Amazon çok dilli yorumları, Wikipedia ve XLSum (BBC News International).
Benchmark'ın insan tarafı için, akıl sağlığı kontrol filtrelerimizden geçen rastgele belgeleri örnekliyoruz. Benchmark'ın AI tarafı için ise GPT-3.5, GPT-4 ve GPT-4o'nun bir karışımını kullanıyoruz. İlk olarak, LLM'den gerçek belgeyi özetlemesini istiyoruz, örneğin "Bu inceleme ne hakkında?" Ardından, özet verilen bir inceleme, makale veya haber parçası oluşturmasını istiyoruz. Benchmark'ı bu şekilde oluşturmak, etiket gürültüsü olasılığını ortadan kaldırmanın yanı sıra, insan ve AI veri dağılımlarının birbirine olabildiğince benzer olmasını sağlar.
| Dil | Amazon Yorumlarının Doğruluğu | Wikipedia Doğruluğu | XLSum (BBC News) Doğruluk |
|---|---|---|---|
| İspanyolca | 99.59% | 99.75% | 99.75% |
| Fransızca | 98.84% | 99.33% | 98.50% |
| İtalyanca | Yok | 99.82% | Yok |
| Almanca | 99.44% | 99.95% | Yok |
| Portekizce | Yok | 99.83% | 99.70% |
| Rusça | Yok | 98.34% | 99.35% |
| Çince | 99.70% | 99.54% | 98.10% |
Sıkça Sorulan Sorular
- Bu dilleri desteklemek için modeli nasıl güncellediniz?
Modelimiz modern büyük dil modellerine benzer bir mimariye dayandığından, AI algılama başlığını ince ayarlamadan önce omurgamızın büyük bir çok dilli metin külliyatı üzerinde eğitilmesini sağlamak için büyük ölçekli ön eğitim kullanıyoruz. Ayrıca Rusça ve Çince dahil birçok dili destekleyen bir tokenizer kullanıyoruz.
- Neden bu dilleri seçtiniz?
İnternette kullanılan dillerin çoğunluğunu temsil eden dilleri seçtik.
- Desteklenmeyen bir dilde metin gönderirsem ne olur?
Giriş metninin dilini tespit etmek için Amazon Comprehend kullanıyoruz. Dil desteklenmiyorsa, tahmin olarak "Desteklenmeyen Dil" sonucunu döndürürüz.
- Model zamanla gelişecek mi?
Evet, aktif öğrenme ile çok dilli veri setimizi büyütmeye devam ederken, İngilizce dışındaki dillerde performans iyileştirmeleri içeren güncellemeler yayınlamayı planlıyoruz.
- Diğer diller ne durumda?
Gelecekte daha fazla dili desteklemeyi planlıyoruz. Desteklenmesini istediğiniz bir dil varsa, lütfen bize bildirin!
Çok dilli AI algılama hakkında daha fazla bilgi için info@pangram.com adresinden bize ulaşın.
Bradley, yapay zeka araştırmacısı ve endüstride derin öğrenme ürünleri geliştirme uzmanıdır. Son zamanlarda, yapay zeka ile ilaç keşfi yapan Absci şirketinde derin öğrenme araştırma grubunu yönetmiştir. Daha önce ise Tesla Autopilot'ta bilgisayar görme ekibinin çekirdek üyesiydi.
Bradley, lisansüstü öğrencisiyken Stanford Vision Lab ile derin öğrenme araştırmaları konusunda birçok yayın kaleme almıştır. Stanford Üniversitesi'nden fizik lisans ve yapay zeka yüksek lisans derecelerine sahiptir. Yapay zeka dışında eğitim ve felsefeye de ilgi duyan Bradley, aynı zamanda tutkulu bir golfçüdür.
İlgili makaleler
AI Dedektörleri GPT-5'e Karşı İşe Yarar mı?
Pangram Metni Güncellemesi: GPT-4o, Claude 3, LLaMA 3
Yüksek Doğruluklu AI Tarafından Oluşturulan Metin Algılama Teknik Raporu
Pangram 3.3 ile tanışın!
Pangram, GPT-5.4'te çalışıyor mu?
AI Tanımlama Duyurusu: Pangram, farklı LLM'leri birbirinden ayırt edebilir.
'a abone olun
