基于Qwen 0.8b在Pangram数据集上微调的AI内容检测器

Reddit r/LocalLLaMA 模型
ai-detection fine-tuning qwen chrome-extension open-source local-ai editlens

摘要

在Pangram的EditLens数据集上微调Qwen 0.8B，创建了一个快速、本地的AI内容检测器，并以'Slop Hammer' Chrome扩展形式发布。

我使用Pangram论文EditLens提供的数据集微调了Qwen 3.5 0.8B。该模型通过[Chrome扩展](https://chromewebstore.google.com/detail/slop-hammer/gfjdmhfokmhedlgfggmmgchpppmhkdgg)提供；你只需选中文本，它就会给出文本由AI生成的概率分布。在我的M1 MacBook Pro上，这一过程不到1秒。Pangram确实发布了基于其数据集训练的Llama 3.2 3B模型，但我认为该模型略有过时（对于其能力来说太大）。Qwen 0.8B（基础版）在经过大约20小时的单张RTX 3090微调后表现同样出色。我还尝试过Qwen 2B和Gemma 4 e2b及e4b，但Qwen 3.5 0.8B似乎足以胜任此任务，坦白说，在我发布时使用的检查点上取得了最佳结果。以下是Chrome扩展的链接（我称之为Slop Hammer 😅）。安装后，它将允许你从Hugging Face下载模型（约400MB），此后所有操作均在本地进行：[https://chromewebstore.google.com/detail/slop-hammer/gfjdmhfokmhedlgfggmmgchpppmhkdgg](https://chromewebstore.google.com/detail/slop-hammer/gfjdmhfokmhedlgfggmmgchpppmhkdgg)。以下是onnx格式的模型：[https://huggingface.co/Slomin/slop\_hammer\_0\_8\_b/tree/main](https://huggingface.co/Slomin/slop_hammer_0_8_b/tree/main)。小提示：由于Pangram EditLens数据集的限制，该模型采用CC-BY-NC-SA-4.0许可。如果有人感兴趣，这里是Pangram的论文：[https://arxiv.org/abs/2510.03154](https://arxiv.org/abs/2510.03154) ——这是一种相当有趣的方法（使用4个分布桶而非单一的0-1浮点数神经元）。局限性主要在于他们开源的数据集是用较旧的LLM模型创建的。例如，它对GPT-5.5会有些混淆（但仍会显示为AI编辑过，而非纯人工书写）。浏览如LinkedIn或*某些*subreddit等充斥低质内容（slop）的网站时，效果相当搞笑……
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