detecting fake text

GLTR : 거대한 언어 모델 테스트 룸

큰 언어 모델 (예 : GPT-2)에서 생성 된 텍스트 감지.

웹 페이지 : http://gltr.io
online-demo : http://gltr.io/dist/index.html
종이 : https://arxiv.org/abs/1906.04043

Hendrik Strobelt, Sebastian Gehrmann, Alexander M. Rush의 프로젝트.

MIT-IBM Watson AI Lab 및 HarvardNlp의 협업

QuickStart

Python의 종속성 설치> 3.6 :

pip install -r requirements.txt

gpt-2-small 용 서버 실행 :

python server.py

데모 인스턴스는 현재 http : // localhost : 5001/client/index.html에서 실행됩니다

Bert 서버를 실행하십시오

BERT 의 서버 시작 :

python server.py --model BERT

인스턴스는 현재 http : // localhost : 5001/client/index.html? nodemo에서 실행됩니다. 힌트 : 우리는 gpt2-small 대한 데모 텍스트 만 제공합니다.

Server.py 옵션

 usage: server.py [-h] [--model MODEL] [--nodebug NODEBUG] [--address ADDRESS]
                 [--port PORT] [--nocache NOCACHE] [--dir DIR] [--no_cors]

optional arguments:
  -h, --help         show this help message and exit
  --model MODEL		 choose either 'gpt-2-small' (default) or 'BERT' or your own
  --nodebug NODEBUG  server in non-debugging mode
  --port PORT	     port to launch UI and API (default:5001)
  --no_cors          launch API without CORS support (default: False)

백엔드를 확장하십시오

백엔드는 매개 변수 --model NAME 으로 시작하여 서버에서 호출 할 수있는 여러 모델 API를 정의합니다. 사용자 정의 모델을 추가하려면 backend/api.py 에 자신의 API를 작성하고 Decorator @register_api(name=NAME) 추가해야합니다.

각 API는 AbstractLanguageChecker 에서 상속되는 클래스 여야하며, 이는 두 가지 함수 check_probabilities 및 postprocess 정의합니다. 클래스와 기능을 구현할 때 api.py 내 문서를 따르십시오.

프론트 엔드 확장

프론트 엔드의 소스 코드는 client/src 에 있습니다.

수정하려면 노드 종속성 설치가 필요합니다.

 cd client/src ; npm install ; cd ../..

프론트 엔드의 재 컴파일 :

 > rm -rf client/dist ; cd client/src/ ; npm run build ; cd ../..

특허

아파치 2

(c) 2019 년 Hendrik Strobelt, Sebastian Gehrmann, Alexander M. Rush