AI detector

AI-детектор

Модель машинного обучения для различения человеческого текста и текста ChatGPT

Введение

Этот репозиторий содержит код и ресурсы для создания модели машинного обучения, которая может различать текст, написанный людьми, и текст, созданный ChatGPT или аналогичной моделью искусственного интеллекта. Этот файл README проведет вас через процесс настройки и запуска модели.

Предварительные условия

Прежде чем начать, убедитесь, что в вашей системе установлено следующее:

• Python (версия 3.6 или выше)
• Требуемые библиотеки Python (например, scikit-learn, pandas, numpy)
• Jupyter Notebook (необязательно, но рекомендуется для изучения кода)

Вы можете установить библиотеки Python с помощью pip :

pip install scikit-learn pandas numpy

Начиная

1. Клонирование репозитория. Начните с клонирования этого репозитория на локальный компьютер:

   git clone https://github.com/your-username/chatgpt-human-detection.git
   cd chatgpt-human-detection

2. Подготовка данных. Подготовьте набор данных, содержащий текст, написанный человеком и сгенерированный ChatGPT. Убедитесь, что данные хорошо структурированы и помечены соответствующим образом (например, «человек» и «chatgpt»).

3. Предварительная обработка данных: используйте Jupyter Notebook или предпочитаемую вами среду Python для предварительной обработки данных. Возможно, вам придется токенизировать, векторизовать и разделить набор данных на обучающий и тестовый наборы.

4. Построение моделей. Создайте и обучите свою модель машинного обучения. Вы можете изучить различные алгоритмы, такие как логистическая регрессия, машины опорных векторов или нейронные сети. Обратитесь к предоставленному коду и документации для получения инструкций.

5. Оценка модели: оцените производительность модели, используя такие показатели, как точность, точность, отзыв и показатель F1. При необходимости выполните точную настройку модели для достижения желаемой точности.

Использование

После того как вы создали и обучили свою модель, вы можете использовать ее для классификации текста как написанного человеком или созданного ChatGPT. Вот как можно делать прогнозы с помощью вашей модели:

 # Load your trained model (replace 'model_file.pkl' with your model file)
import pickle
model = pickle . load ( open ( 'model_file.pkl' , 'rb' ))

# Use the model to classify text
text_to_classify = "This is a test sentence."
prediction = model . predict ([ text_to_classify ])

if prediction [ 0 ] == 'human' :
    print ( "The text is likely human-written." )
else :
    print ( "The text is likely generated by ChatGPT." )

Лицензия

Этот проект лицензируется по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE.