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CMPSC 448 项目：用 Text-CNN 和 BiLSTM 从回复文本识别 LLM 来源
efarrallpsu/cmpsc448-llm-identification
来源与原文
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发布时间：（北京时间）
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https://github.com/efarrallpsu/cmpsc448-llm-identification
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AI 导读
一个 CMPSC 448 期中项目构建 6 分类器，基于 Text-CNN 与 BiLSTM 从回复文本预测其来自哪个 LLM 家族，数据取自 lmarena-ai/arena-human-preference-140k，覆盖 GPT-4.1、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro、Qwen3-235B、DeepSeek-V3、Llama 4 Maverick 各一，共 9000 条均衡样本。仅用回复文本分类达 83.3% 准确率（CNN，随机水平 16.7%），BiLSTM 为 70.0%；仅用 prompt 则接近随机。项目含跨域迁移、特征分析与 TF-IDF 基线，CPU 上全部训练约需 3-5 小时。
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