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预印本：海报：我刚刚浏览了一个由法学硕士编写的网站吗？

Created by
  • Haebom

作者

Sichang Steven He、Ramesh Govindan、Harsha V. Madhyastha

大纲

本文探讨了网络上大规模语言模型 (LLM) 生成内容量日益增长所带来的可靠性和伦理问题，并提出了一种检测此类内容的流程。为了克服现有 LLM 检测器准确率较低的问题，我们采用了一种分析多个页面文本来对整个网站进行分类的方法。我们在 120 个网站上实现了 100% 的准确率，并从搜索结果和 Common Crawl 存档中的 20,000 个网站中检测到了相当一部分基于 LLM 的网站。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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强调解决与 LLM 内容激增相关的可靠性和道德问题的重要性。
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提出了一种用于对整个网站进行分类的可扩展的 LLM 内容检测流程。
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我们观察并证实了现实世界网络环境中基于 LLM 的内容的相当一部分的增长。
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人们担心 LLM 网站在搜索结果中排名过高会对用户和网络生态系统造成影响。
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Limitations：
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缺乏具体的管道实施方法和技术细节。
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有必要验证特定数据集中的高精度是否在其他数据集中也能保持。
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除了基于 LLM 的内容检测之外，还缺乏其他方法来解决相关问题。
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