Telegram Group & Telegram Channel
Поделюсь-ка я теперь с вами историей создания выпирающей бумаги "AI-generated text boundary detection with RoFT". Эта история кажется мне особенно примечательной потому что работа в этот раз чрезвычайно (по меркам ML-мира) затянулась и вообще походила на долгое и мучительное скатывание с лестницы научных неудач, во время которого я ободралась обо все самые острые и болючие ступеньки:
- методы, которые мне нравились, работали очень плохо;
- временами коллеги теряли энтузиазм, мы переходили к работе над другими задачами, а это исследование отправлялось в бэклог, откуда его было потом тяжело выковыривать;
- на одной из итераций статье поставили оценку 1 из 5 (!!!) 😬;
- ну и, разумеется, за все те долгие месяцы, пока исследование дорабатывалось и проходило все круги ада рецензирования, появились другие люди, которые заинтересовались данной задачей, что сделало нашу работу менее оригинальной. 😭
Каково же было мое удивление, когда я докатилась, так сказатб, до дна и обнаружила, что у подножия этой лестницы ждет красная ковровая дорожка... 🏆🤯но обо всем по порядку.

---

Все началось примерно с конца весны 2023 года, когда мы с коллегами заканчивали работать над статьей "Intrinsic Dimension Estimation for Robust Detection of AI-Generated Texts". В процессе поиска литературы по теме, кем-то из нас (возможно, моей тимлидой) была найдена статья "Real or Fake Text?: Investigating Human Ability to Detect Boundaries Between Human-Written and Machine-Generated Text" с описанием датасета RoFT. В этом датасете были текстовые примеры, каждый по 10 предложений: несколько первых предложений в примере были написаны человеком, а оставшиеся - сгенерированы моделькой. Авторы статьи показывали эти примеры людям и просили их отметить, с какого предложения начинается генерация. Далее они описали закономерности, мол, от чего зависит, хорошо человек решит данную задачу или плохо. Кстати, можете сами испытать свои способности в детекции сгенерированных текстов - зарегистрироваться на сайте авторов несложно:

https://www.roft.io/

Я с большим интересом изучила данный датасет. Он мне очень понравился, а еще на тот момент, несмотря на все старания, я не нашла ни одной статьи - за исключением разве что одного робкого студенческого препринта не очень хорошего качества - в которой бы серьезно рассматривалась задача автоматической детекции границы между человеческим текстом и машинным продолжением этого текста (напомню, в исходной статье про рофт эту границу детектировали люди, а не алгоритмы). Меня воодушевила идея поработать над такой новой и необычной задачей, над которой раньше почти никто не работал, и я начала пытаться по-всякому приспосабливать к ней свои любимые топологические методы. Изначально, это все планировалось как дополнительный раздел к статье про Intrinsic Dimension (в которой просто детектировалось, является ли весь текст написанным человеком или сгенерированным GPT), но быстро выяснилось, что детекция границы между человеческим и машинным текстом - это отдельная тема, требующая отдельной статьи. Поэтому перед дедлайном я на время отложила данное исследование и сосредоточилась на том, чтобы помочь коллегам довести до ума основную на тот момент статью.

#о_себе #наука
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/tech_priestess/1813
Create:
Last Update:

Поделюсь-ка я теперь с вами историей создания выпирающей бумаги "AI-generated text boundary detection with RoFT". Эта история кажется мне особенно примечательной потому что работа в этот раз чрезвычайно (по меркам ML-мира) затянулась и вообще походила на долгое и мучительное скатывание с лестницы научных неудач, во время которого я ободралась обо все самые острые и болючие ступеньки:
- методы, которые мне нравились, работали очень плохо;
- временами коллеги теряли энтузиазм, мы переходили к работе над другими задачами, а это исследование отправлялось в бэклог, откуда его было потом тяжело выковыривать;
- на одной из итераций статье поставили оценку 1 из 5 (!!!) 😬;
- ну и, разумеется, за все те долгие месяцы, пока исследование дорабатывалось и проходило все круги ада рецензирования, появились другие люди, которые заинтересовались данной задачей, что сделало нашу работу менее оригинальной. 😭
Каково же было мое удивление, когда я докатилась, так сказатб, до дна и обнаружила, что у подножия этой лестницы ждет красная ковровая дорожка... 🏆🤯но обо всем по порядку.

---

Все началось примерно с конца весны 2023 года, когда мы с коллегами заканчивали работать над статьей "Intrinsic Dimension Estimation for Robust Detection of AI-Generated Texts". В процессе поиска литературы по теме, кем-то из нас (возможно, моей тимлидой) была найдена статья "Real or Fake Text?: Investigating Human Ability to Detect Boundaries Between Human-Written and Machine-Generated Text" с описанием датасета RoFT. В этом датасете были текстовые примеры, каждый по 10 предложений: несколько первых предложений в примере были написаны человеком, а оставшиеся - сгенерированы моделькой. Авторы статьи показывали эти примеры людям и просили их отметить, с какого предложения начинается генерация. Далее они описали закономерности, мол, от чего зависит, хорошо человек решит данную задачу или плохо. Кстати, можете сами испытать свои способности в детекции сгенерированных текстов - зарегистрироваться на сайте авторов несложно:

https://www.roft.io/

Я с большим интересом изучила данный датасет. Он мне очень понравился, а еще на тот момент, несмотря на все старания, я не нашла ни одной статьи - за исключением разве что одного робкого студенческого препринта не очень хорошего качества - в которой бы серьезно рассматривалась задача автоматической детекции границы между человеческим текстом и машинным продолжением этого текста (напомню, в исходной статье про рофт эту границу детектировали люди, а не алгоритмы). Меня воодушевила идея поработать над такой новой и необычной задачей, над которой раньше почти никто не работал, и я начала пытаться по-всякому приспосабливать к ней свои любимые топологические методы. Изначально, это все планировалось как дополнительный раздел к статье про Intrinsic Dimension (в которой просто детектировалось, является ли весь текст написанным человеком или сгенерированным GPT), но быстро выяснилось, что детекция границы между человеческим и машинным текстом - это отдельная тема, требующая отдельной статьи. Поэтому перед дедлайном я на время отложила данное исследование и сосредоточилась на том, чтобы помочь коллегам довести до ума основную на тот момент статью.

#о_себе #наука

BY Техножрица 👩‍💻👩‍🏫👩‍🔧




Share with your friend now:
group-telegram.com/tech_priestess/1813

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

To that end, when files are actively downloading, a new icon now appears in the Search bar that users can tap to view and manage downloads, pause and resume all downloads or just individual items, and select one to increase its priority or view it in a chat. "The inflation fire was already hot and now with war-driven inflation added to the mix, it will grow even hotter, setting off a scramble by the world’s central banks to pull back their stimulus earlier than expected," Chris Rupkey, chief economist at FWDBONDS, wrote in an email. "A spike in inflation rates has preceded economic recessions historically and this time prices have soared to levels that once again pose a threat to growth." "Russians are really disconnected from the reality of what happening to their country," Andrey said. "So Telegram has become essential for understanding what's going on to the Russian-speaking world." "Like the bombing of the maternity ward in Mariupol," he said, "Even before it hits the news, you see the videos on the Telegram channels." Telegram boasts 500 million users, who share information individually and in groups in relative security. But Telegram's use as a one-way broadcast channel — which followers can join but not reply to — means content from inauthentic accounts can easily reach large, captive and eager audiences.
from us


Telegram Техножрица 👩‍💻👩‍🏫👩‍🔧
FROM American