Modernbert Ai Detection

🚀 機器生成文本檢測防止語言模型崩潰

本模型是論文機器生成文本檢測防止語言模型崩潰所呈現研究的一部分。該論文提出了一種基於從機器生成文本檢測器進行重要性採樣來防止模型崩潰的方法。官方實現和訓練腳本可在GitHub倉庫中獲取：GeorgeDrayson/model_collapse

🚀 快速開始

本模型可用於檢測機器生成的文本。

✨ 主要特性

• 基礎模型：answerdotai/ModernBERT-base
• 數據集：yaful/MAGE
• 語言：英語
• 許可證：apache-2.0
• 任務類型：文本分類
• 使用庫：transformers

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("GeorgeDrayson/modernbert-mage")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("GeorgeDrayson/modernbert-mage")

text = "Your input text here."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
probabilities = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
print(f"Probability of machine-generated text: {probabilities[0][1].item():.4f}")

📄 許可證

本項目使用的許可證為 apache-2.0。

📚 詳細文檔

引用

如果您使用了此模型或認為該研究有幫助，請引用以下內容：

@article{drayson2025machine,
  title={Machine-generated text detection prevents language model collapse},
  author={Drayson, George and Yilmaz, Emine and Lampos, Vasileios},
  journal={arXiv preprint arXiv:2502.15654},
  year={2025}
}