数据集:

• Hello-SimpleAI/HC3 语言:
• 英文 管道标签: 文本分类 标签:
• chatgpt

Hello-SimpleAI/chatgpt-detector-roberta模型卡片

该模型基于Hello-SimpleAI/HC3数据集中完整文本与拆分句子的混合答案进行训练。

更多细节请参阅arxiv: 2301.07597及GitHub项目Hello-SimpleAI/chatgpt-comparison-detection。

基础检查点采用roberta-base。 我们使用全部Hello-SimpleAI/HC3数据（未保留验证集）训练了1个epoch。

（1个epoch的训练设置与我们论文中的实验保持一致。）

引用

请参阅论文arxiv: 2301.07597

@article{guo-etal-2023-hc3,
    title = "ChatGPT与人类专家的差距有多大？对比语料库、评估与检测",
    author = "郭碧阳 和
      张鑫 和
      王子元 和
      蒋敏琪 和
      聂金然 和
      丁宇轩 和
      岳建伟 和
      吴宇鹏",
    journal={arXiv预印本 arxiv:2301.07597}
    year = "2023",
}