基于对偶网络差分分析零样本大模型文本检测方法及系统

本发明提供了一种基于对偶网络差分分析零样本大模型文本检测方法及系统，包括步骤S1文本初始化与编码，将输入待检测文本通过分词器编码为词序列；步骤S2准备对偶模型，设定人类偏好和机器偏好模型；步骤S3词级条件概率计算，对每一个词元分别用人类偏好和机器偏好模型计算第i个词在其前缀条件下的对数概率；步骤S4平均对数概率计算，基于词元条件概率得出文本在两个偏好模型下的平均对数概率，得到两个平均对数概率分数；步骤S5计算文本的最终差分得分；步骤S6结果判别输出，与阈值比较判断为人类撰写文本或为大语言模型生成文本。本发明的技术方案，抗生成参数干扰能力强，泛化性强，词元级别的可解释性；更高的鲁棒性更具透明性和可信度。