detecting fake text

GLTR：巨型語言模型測試室

檢測由大語言模型（例如GPT-2）生成的文本。

網頁：http：//gltr.io
在線demo：http：//gltr.io/dist/index.html
論文：https：//arxiv.org/abs/1906.04043

亨德里克·斯特羅貝爾特（Hendrik Strobelt）的一個項目，塞巴斯蒂安·蓋爾曼（Sebastian Gehrmann），亞歷山大·R·拉什（Alexander M. Rush）。

MIT-IBM Watson AI實驗室和HarvardNLP的合作

Quickstart

安裝python> 3.6的依賴項：

pip install -r requirements.txt

為gpt-2-small運行服務器：

python server.py

演示實例現在在http：// localhost：5001/client/index.html上運行

運行BERT服務器

啟動BERT的服務器：

python server.py --model BERT

實例現在在http：// localhost：5001/client/index.html？nodemo運行。提示：我們僅為gpt2-small提供演示文本。

server.py選項

 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)

擴展後端

後端定義了許多模型API，通過使用參數--model NAME啟動服務器可以調用它。要添加自定義模型，您需要在backend/api.py中編寫自己的API，然後添加Decorator @register_api(name=NAME) 。

每個API都需要是一個從AbstractLanguageChecker繼承的類，該類定義了兩個函數check_probabilities and postprocess 。實現類和功能時，請按照api.py中的文檔進行操作。

擴展前端

前端的源代碼在client/src中。

要修改，必須安裝節點依賴項：

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

重新編譯前端：

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

執照

Apache 2

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