zero zerogpt

Null-NullGPT

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Zero-ZeroGPT?
• Live-Demo
• KI-Erkennungsansatz
• Unicode-Abstandstechnik
• Beispiele
• Installation und Nutzung
• Mitwirken
• Haftungsausschluss
• Lizenz

Was ist Zero-ZeroGPT?

Zero-ZeroGPT ist eine Demonstrationsanwendung, die zeigt, wie sich das Ersetzen von Standard-Leerzeichen durch verschiedene Unicode-Leerzeichen auf die Erkennung von KI-generiertem Text durch gängige KI-Erkennungstools wie GPTZero und ZeroGPT auswirken kann. Ziel dieses Projekts ist es, die Grenzen aktueller KI-Erkennungsmethoden zu untersuchen und die Diskussion über robustere Verarbeitungstechniken anzuregen.

Live-Demo

Erleben Sie Zero-ZeroGPT in Aktion: https://oct4pie.github.io/zero-zerogpt

KI-Erkennungsansatz

Die meisten Tools zur Identifizierung von Text, der von KI-Modellen generiert wurde, verwenden mehrere Techniken:

1. Musteranalyse : Erkennt ungewöhnliche Wortwahlen, sich wiederholende Muster und syntaktische Strukturen.
2. Linguistische Analyse : Untersucht grammatikalische Strukturen, Kohärenz und Kontext, um Inkonsistenzen zu messen.
3. Statistische Analyse : Vergleicht die statistische Verteilung von Wörtern und Phrasen, um Anomalien zu identifizieren.

Unicode-Abstandstechnik

KI-Erkennungstools tokenisieren Text im Allgemeinen auf der Grundlage von Standardleerzeichen. Durch das Ersetzen dieser Leerzeichen durch spezielle Unicode-Zeichen ist es möglich, den Tokenisierungsprozess zu unterbrechen:

1. Tokenisierungsstörung : Viele Erkennungsmodelle teilen Text basierend auf Leerzeichen in Token auf. Wenn Unicode-Leerzeichen verwendet werden, erkennen diese Tools diese nicht als Standard-Leerzeichen.
2. Statistische Änderung : Die statistischen Merkmale des Textes werden geändert, wenn Leerzeichen durch Unicode-Leerzeichen ersetzt werden, wodurch verhindert wird, dass das Modell den Text mit seinen erlernten Mustern abgleicht.
3. Musterinterferenz : Unicode-Leerzeichen können die Fähigkeit des Erkennungsmodells beeinträchtigen, typische Textmuster zu identifizieren.

Beispiele

Hier sind einige visuelle Beispiele, die die Auswirkung von Unicode-Abständen auf KI-Erkennungstools veranschaulichen:

Installation und Nutzung

Voraussetzungen

• Node.js (v14.0.0 oder höher)
• npm (v6.0.0 oder höher)

Installation

1. Klonen Sie das Repository:

   git clone https://github.com/oct4pie/zero-zerogpt.git
   cd zero-zerogpt

2. Abhängigkeiten installieren:

   npm install

Lokal ausgeführt

1. Starten Sie den Entwicklungsserver:

   npm start

2. Öffnen Sie Ihren Browser und navigieren Sie zu http://localhost:3000

Gebrauchsanweisung

1. Geben Sie Ihren Text in das Eingabefeld ein.
2. Experimentieren Sie mit verschiedenen Unicode-Leerzeichen mithilfe der vordefinierten Optionen oder erstellen Sie Ihre eigene Kombination.
3. Kopieren Sie den geänderten Text und testen Sie ihn in verschiedenen KI-Erkennungstools.
4. Mit der Schaltfläche „Text löschen“ können Sie das Eingabefeld zurücksetzen.

Mitwirken

Wir freuen uns über Beiträge zu Zero-ZeroGPT! Bitte befolgen Sie diese Schritte, um einen Beitrag zu leisten:

1. Forken Sie das Repository
2. Erstellen Sie einen neuen Zweig: git checkout -b feature/your-feature-name
3. Nehmen Sie Ihre Änderungen vor und übernehmen Sie sie: git commit -m 'Add some feature'
4. Zum Zweig pushen: git push origin feature/your-feature-name
5. Senden Sie eine Pull-Anfrage

Weitere Einzelheiten finden Sie in unseren Beitragsrichtlinien.

Haftungsausschluss

Dieses Projekt fördert weder Plagiate noch den Missbrauch von KI-Technologie . Es dient ausschließlich Bildungs- und Demonstrationszwecken, um die Grenzen aktueller KI-Erkennungsmethoden aufzuzeigen und die Entwicklung zuverlässigerer Techniken zu fördern. Benutzer sind dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass die Verwendung dieses Tools den relevanten Richtlinien und Vorschriften entspricht.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der LIZENZ-Datei.