detecting fake text

GLTR：巨型语言模型测试室

检测由大语言模型（例如GPT-2）生成的文本。

网页：http：//gltr.io
在线demo：http：//gltr.io/dist/index.html
论文：https：//arxiv.org/abs/1906.04043

亨德里克·斯特罗贝尔特（Hendrik Strobelt）的一个项目，塞巴斯蒂安·盖尔曼（Sebastian Gehrmann），亚历山大·R·拉什（Alexander M. Rush）。

MIT-IBM Watson AI实验室和HarvardNLP的合作

Quickstart

安装python> 3.6的依赖项：

pip install -r requirements.txt

为gpt-2-small运行服务器：

python server.py

演示实例现在在http：// localhost：5001/client/index.html上运行

运行BERT服务器

启动BERT的服务器：

python server.py --model BERT

实例现在在http：// localhost：5001/client/index.html？nodemo运行。提示：我们仅为gpt2-small提供演示文本。

server.py选项

 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)

扩展后端

后端定义了许多模型API，通过使用参数--model NAME启动服务器可以调用它。要添加自定义模型，您需要在backend/api.py中编写自己的API，然后添加Decorator @register_api(name=NAME) 。

每个API都需要是一个从AbstractLanguageChecker继承的类，该类定义了两个函数check_probabilities and postprocess 。实现类和功能时，请按照api.py中的文档进行操作。

扩展前端

前端的源代码在client/src中。

要修改，必须安装节点依赖项：

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

重新编译前端：

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

执照

Apache 2

（C）2019年Hendrik Strobelt，Sebastian Gehrmann，Alexander M. Rush