GLTR es una herramienta innovadora concebida y creada por el genio colaborativo del laboratorio MIT-IBM Watson AI y HarvardNLP. Su objetivo principal es identificar y evaluar automáticamente el texto que se ha generado artificialmente mediante la implementación de análisis forense. El enfoque específico y la especialidad de la herramienta es la evaluación de la salida del modelo de lenguaje GPT-2 117M desarrollado por OpenAI. A través de este análisis, GLTR puede proporcionar a los usuarios información sustancial sobre la probabilidad de que una pieza de texto se cree artificialmente: una combinación inteligente de tecnología y cognición.
Características clave
El potencial del análisis de texto forense: con GLTR, el texto generado automáticamente se puede detectar utilizando técnicas de auditoría forense muy avanzadas.
El resaltador de lo subjetivo: La herramienta puede identificar palabras o frases y resaltarlas en función de su probabilidad de ser generadas por el modelo de lenguaje.
El enfoque analítico: GLTR puede filtrar y analizar histogramas, lo que ayuda a recopilar evidencia de generación de texto y comprensión de distribuciones de probabilidad.
El detector de impostores: GLTR es experto en identificar textos generados por computadora, ya sea que estén enmascarados como reseñas falsas, comentarios, artículos de noticias, etc.
Casos de uso
El guardián contra las reseñas falsas: GLTR es capaz de aislar textos generados por computadora camuflados como reseñas. Asegura la autenticidad del contenido y preserva la credibilidad.
El filtro de comentarios: la herramienta puede analizar meticulosamente los comentarios y estimar la probabilidad de que sean generados por un modelo de lenguaje.
El verificador de artículos de noticias: GLTR puede atravesar las aguas turbias de la sobrecarga de información para identificar y aislar artículos de noticias generados artificialmente. Esto ayuda a prevenir la propagación de cualquier información errónea.
GLTR está diseñado para empoderar a sus usuarios, brindándoles el poder de examinar texto, detectar contenido generado por computadora y autenticar información a través de sus técnicas de auditoría forense. Con su interfaz visualmente atractiva, la herramienta se convierte en una ayuda indispensable para detectar y aislar texto falso generado principalmente por modelos de lenguaje.
