PUPPET：タスク性能を維持しながらLLMとして検出されやすくする学習フレームワーク

題に加えて，透かしの手法に生成器の学習が含まれLLMの普及に伴い，学生が課題への回答をLLMていないため，生成文の流暢性やタスク性能の劣化に生成させる，悪意を持った人物がLLMを用いてを抑えることができなかった．Wikipediaに虚偽の記事を投稿する[1]等の問題が見そこで本研究では，検出器が推定する各クラスられるようになった．こうしたLLMの不正利用を（機械文または人間文）の尤度を用いた検出器報酬防ぐ一つの手段として，人間が書いた文章（人間と，劣化を防ぎたい観点の評価メトリクス（評価器文）とLLMなどの生成器による文章（機械文）を報酬）を組み合わせた報酬を定義し，LLMの強化学識別する機械文検出タスクの重要性が増している．習を行うことで，タスク性能を維持したままLLM機械文検出には，１）機械文検出器の性能向上，の生成文を検出されやすくする，柔軟で強力なフ２）生成文の検出されやすさ向上，の二つの大きなレームワークPUPPETを提案する．評価実験の結方向性がある．一つ目の検出器の検出性能を高める果，機械文検出が難しいとされるタスクの一つであ既存研究として，様々なタスクに対するLLMの回る要約タスクにおいて，要約性能と文章の流暢性を答と人間による回答を学習データとして，RoBERTa維持しながら，検出されやすさ（再現率）を6ptほ[2]などの事前学習済みエンコーダを微調整する教ど向上させる学習に成功した．師あり検出器がある[3]．その他，人間文と機械文における尤度[4]やエントロピー[5]などの統計的―2791―.クエリLLM：𝜋𝜃Pleasesummarize[…]生成文①②Title:"GreatNorthSnowdogsraise£259,000forhospice”入力£259,000hasbeenraisedfrom[…]生成Content:Atotalof64snowdogs,[…]③入力⑥パラメータ更新：argmax𝔼𝑅𝑒𝑤𝑎𝑟𝑑−𝛾𝔻"#𝜋$|𝜋%&'!(