CCKS2025 大模型生成文本检测

概要

本リポジトリは、2025年のCCKS（中国知識コンペティションサミット）にて開催された「大模型生成文本检测（大規模モデル生成テキスト検出）」コンペティションに参加したプロジェクトです。Qwen2.5-7B-Instructという大規模言語モデルを基盤に、QLORA（量子化低ランク適応）手法によって微調整を施し、モデル生成テキストの検出精度向上を目指しています。データ処理、学習、推論、さらに詳細なデータ分析や結果の可視化まで多角的に実装されており、実用的かつ高性能な検出システムの構築を実現。拡張性の高いデータ増強や分散学習も特徴で、B榜28位の成績を記録しています。

リポジトリの統計情報

スター数: 3
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 3
コミット数: 4
ファイル数: 10
メインの言語: Python

主な特徴

Qwen2.5-7B-InstructモデルにQLORAを適用した効率的な微調整
データ増強手法（同義語置換、ランダム削除、交換）による汎用性とロバスト性の向上
分散トレーニング対応で大規模モデルの学習効率を最適化
データ分析・クリーニング・可視化ツールを備え、モデル評価の透明性を確保

技術的なポイント

本プロジェクトの核となる技術は、Qwen2.5-7B-Instructモデルを基にしたQLORA（Quantized Low-Rank Adaptation）による微調整です。QLORAは量子化と低ランク適応を組み合わせることで、大規模言語モデルの微調整に伴う計算負荷やメモリ消費を大幅に削減しつつ、高い性能を維持できる手法です。これにより、7Bパラメータモデルのような巨大モデルでも、限られた計算資源で効率的なファインチューニングが可能となっています。

データ処理面では、単純な前処理に加え、同義語置換やランダム削除、単語の交換といった多彩なデータ増強手法を組み込むことで、モデルの汎化性能を強化。特に大規模言語モデルが生成する文章の検出というタスクは、生成テキストの多様性と巧妙さに対応しなければならず、多様な表現パターンを学習に含めることが重要です。

また、分散トレーニング機能を備えており、複数GPU環境での効率的な学習をサポート。これにより、学習時間の短縮と大規模データの扱いが容易になっています。推論フェーズも高速化が図られており、実運用を想定した実装となっています。

さらに、リポジトリにはデータの分析や重複検出、クリーニング、可視化を行うスクリプトが含まれているため、データの品質管理とモデルの理解促進に役立ちます。分析結果はグラフや統計情報として可視化され、モデルの性能評価や改善点の発見につなげやすい構成です。

このように、最新の微調整手法と実践的なデータ処理技術を組み合わせた本プロジェクトは、大規模言語モデルによるテキスト生成検出の分野で高い実用性を示しており、CCKS2025競技においてB榜28位の好成績を収めています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: Git管理外ファイルを指定する設定ファイル
README.md: プロジェクトの概要や使い方の説明
architecture.md: モデル構成やアーキテクチャの詳細解説
data/: 訓練データ（train.jsonl）、テストデータ（test.jsonl）、元データ（*.pkl）、および分析結果のグラフ類（analysis/）
model/: Qwen2.5-7B-Instruct-QLoRAの微調整済みモデルファイルを格納
data_processor.py: データの分析、クリーニング、重複検出、可視化を行うスクリプト
train.py: モデルの学習を実行するスクリプト。データ拡張や分散学習に対応
inference.py: 学習済みモデルを用いた推論処理スクリプト
requirements.txt: 必要なPythonライブラリ一覧
utils.py: 補助関数群

まとめ

QLORA技術を駆使した大規模モデルの効率的なテキスト生成検出実装。

リポジトリ情報：

名前: CCKS2025-----------qwen7b-qlora
説明: 説明なし
スター数: 3
言語: Python
URL: https://github.com/rayne-qvq/CCKS2025-----------qwen7b-qlora
オーナー: rayne-qvq
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/52399183?v=4

CCKS2025 大模型生成文本检测 - Qwen7B-LORA