🚀 AI文本检测器

本模型是基于gpt2微调而来，专门用于文本分类。它支持三个类别，分别为AI生成的文本、知乎用户回答文本以及其他文本，能够精准地对不同来源的文本进行分类。

🚀 快速开始

本模型是gpt2的微调模型，用于文本分类。支持三个类别：AI、zhihu、other，分别代表AI生成的文本、知乎用户回答文本和其他文本。

✨ 主要特性

• 基于gpt2微调，具备良好的文本分类能力。
• 支持AI、zhihu、other三个类别，能有效区分不同来源的文本。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，故跳过该章节。

💻 使用示例

基础用法

通过 transformers.pipeline 预设的文本分类管线即可轻松使用：

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification",model="./checkpoints",device="cuda")
text = "加密通信助长犯罪的说法并不成立，理由如下：隐私权的基本保障：加密技术保障了个人和组织的隐私权，这是基本人权的一部分。无论是个人的日常通信、商业机密，还是新闻记者的来源保护，加密通信都在确保合法和正当的隐私需求不被侵犯。"
print(classifier(text))

输出结果为

[{'label': 'AI', 'score': 0.9951270818710327}]

高级用法

使用模型本身进行推理的方法：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hugfaceguy0001/AITextDetector")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("hugfaceguy0001/AITextDetector").to("cuda")

def detect_text(text):
    with torch.no_grad():
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda")
        logits = model(**inputs).logits
        predicted_class_id = logits.argmax().item()
    return model.config.id2label[predicted_class_id]

text = "黑神话这个游戏，你喷它优化、喷它地图、喷它空气墙、喷它战斗、喷它剧情；这些东西不管我自己觉得有没有喷一下的必要，可也都或多或少的能理解它为什么被喷的原因。"
print(detect_text(text))

输出结果为

zhihu

📚 详细文档

训练数据

使用 alpaca-data-gpt4-chinese 中的约52000条回答文本作为AI生成文本，Zhihu-KOL 中随机选择的约52000条回答文本作为知乎用户回答文本，SkyPile-150B 中随机选择的约52000条文本作为其他文本。共约15.6万条分类文本，组成数据集，其中80%用于训练，20%用于测试。

在测试集上的性能

分类准确率 accuracy = 0.9802627363024672。各样本真实标签和检测结果组成的混淆矩阵为

📄 许可证

本模型使用的许可证为OpenRAIL。

信息表格