Collecte de données
Vient d'abord la phase de collecte de données, où ce détecteur de contenu AI rassemble un ensemble de données diversifié et représentatif. L'ensemble de données implique des exemples de contenu humain et d'IA, car c'est ainsi que cet utilitaire Web sera en mesure de différencier les deux types de texte.
Extraction de fonctionnalités
L'étape suivante est l'extraction de caractéristiques, où notre détecteur d'IA extrait les caractéristiques ou les modèles pertinents des données recueillies. Dans ce cas, ces caractéristiques ou modèles impliqueront des choses comme la fréquence des mots, des structures de phrases, etc. Le détecteur d'écriture d'IA utilise ces modèles pour prédire la classification du texte généré par l'IA-Généré et de l'homme.
Formation du modèle
Ici, le détecteur d'IA utilise les modèles extraits de l'étape précédente pour entraîner son modèle de détection d'IA. Ce processus se produit dans différentes itérations, où le modèle fait des prédictions et obtient des commentaires. Sur la base des commentaires fournis, notre vérificateur de texte AI ajuste ses paramètres internes.
Informations exploitables
La dernière étape est la phase de test, où ce détecteur d'IA exploite sa fonctionnalité sur des données invisibles pour vérifier ses capacités. Le vérificateur d'écriture AI utilise sa formation pour fournir des informations exploitables sur les fonctionnalités extraites. Dans ce cas, ces informations exploitables impliqueront l'identification du contenu d'IA.