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license: openrail
datasets:
- Skywork/SkyPile-150B
- wangrui6/Zhihu-KOL
- silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese
language:
- zh
base_model: openai-community/gpt2
pipeline_tag: text-classification
tags:
- text-classification
---

# AI文本检测器
本模型是gpt2的微调模型，用于文本分类。

本模型支持三个类别：AI,zhihu,other. 它们分别表示AI生成的文本，知乎用户回答文本和其他文本。

# 使用方式
通过 `transformers.pipeline` 预设的文本分类管线即可轻松使用：
```python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification",model="./checkpoints",device="cuda")
text = "加密通信助长犯罪的说法并不成立，理由如下：隐私权的基本保障：加密技术保障了个人和组织的隐私权，这是基本人权的一部分。无论是个人的日常通信、商业机密，还是新闻记者的来源保护，加密通信都在确保合法和正当的隐私需求不被侵犯。"
print(classifier(text))
```
输出结果为
```
[{'label': 'AI', 'score': 0.9951270818710327}]
```

使用模型本身进行推理的方法：
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hugfaceguy0001/AITextDetector")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("hugfaceguy0001/AITextDetector").to("cuda")

def detect_text(text):
    with torch.no_grad():
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda")
        logits = model(**inputs).logits
        predicted_class_id = logits.argmax().item()
    return model.config.id2label[predicted_class_id]

text = "黑神话这个游戏，你喷它优化、喷它地图、喷它空气墙、喷它战斗、喷它剧情；这些东西不管我自己觉得有没有喷一下的必要，可也都或多或少的能理解它为什么被喷的原因。"
print(detect_text(text))
```
输出结果为
```
zhihu
```

## 训练数据

使用 `alpaca-data-gpt4-chinese` 中的约52000条回答文本作为AI生成文本，`Zhihu-KOL` 中随机选择的约52000条回答文本作为知乎用户回答文本，`SkyPile-150B` 中随机选择的约52000条文本作为其他文本。

共约15.6万条分类文本，组成数据集，其中80%用于训练，20%用于测试。

## 在测试集上的性能

分类准确率 `accuracy = 0.9802627363024672`.

各样本真实标签和检测结果组成的混淆矩阵为
|       | AI    | zhihu | other |
|:-----:|:-----:|:-----:|:-----:|
| AI    | 10325 | 326   | 18    |
| zhihu | 143   | 9969  | 87    |
| other | 0     | 42    | 10300 |