Linda-Proは、文体解析と2つのファインチューニングされたDeBERTaモデルを組み合わせて、AI生成の英語テキストを検出するための新しいローカルツールです。約300語のウィンドウでテキストを分析し、混合著者を特定するために文ごとのヒートマップを提供します。

  • シカゴ・ブースのベンチマークでは、通常のAIテキストで99.7%の検出率、StealthGPTによる人間化処理後で1%の誤検知時に85%を達成しました。
  • 学習中にモデルが一度も見たことのないジェネレーターからのテキストの92.6%にフラグを立てました。
  • 弱点には、TOEFL試験のエッセイ（誤検知率8.8%、精密モードでは1.1%に低下）、人間化されたテキスト、短いテキストが含まれます。

モデルの重みはHugging Faceで無料で研究目的で使用可能であり、ローカル評価用のコードがGitHubで提供されています。