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Depuis 2 semaines je travaille sur une application pour identifier les faux textes générés par #ChatGPT, voit ci StendhalGPT.
Après avoir utilisé le modèle de #GPT-2 (qui est absolument obsolète), je me dois de présenter à #Twitter une piste de solutions avec un petit exemple :
Après avoir utilisé le modèle de #GPT-2 (qui est absolument obsolète), je me dois de présenter à #Twitter une piste de solutions avec un petit exemple :
Avant toute chose définissons la méthode :
#GPTZero se sert du hasard pour tenter de mesurer si un texte est généré ou non (perplexity), #StendhalGPT est parti sur la richesses lexicale d'un texte. (Les deux méthodes sont par essence différentes mais ce sera un autre sujet.)
#GPTZero se sert du hasard pour tenter de mesurer si un texte est généré ou non (perplexity), #StendhalGPT est parti sur la richesses lexicale d'un texte. (Les deux méthodes sont par essence différentes mais ce sera un autre sujet.)
Qu'est-ce que la richesses lexicale ?
C'est tout simple la variété de mots que possède un texte, elle se calcule en divisant le nombre de types (mots uniques) par le nombre de tokens (mots total) dans un texte. Ce qui donne un nombre entre 0 et 1.
C'est tout simple la variété de mots que possède un texte, elle se calcule en divisant le nombre de types (mots uniques) par le nombre de tokens (mots total) dans un texte. Ce qui donne un nombre entre 0 et 1.
