Ons eigen model dat AI-tekst omzet in natuurlijke menselijke taal en de cijfers intact laat.
Als een kant-en-klaar model niet volstaat, trainen we ons eigen model. We bouwen de dataset, trainen en meten op data die het model nooit heeft gezien. Een model dat de poort niet passeert, wordt niet opgeleverd.
Het netwerk hierboven traint nu in je browser. Klik op het veld om punten toe te voegen en zie hoe de grens opnieuw leert.
We trainen een kleine LoRA op een basismodel zonder instruction tuning en passen die ronde na ronde toe. AI-tekst verandert in natuurlijke menselijke taal, en de cijfers blijven behouden.
Een classificator, getest op teksten van generatoren die hij nooit eerder zag en op academische teksten. Hij markeert schrijvers van wie Engels niet de moedertaal is niet ten onrechte als AI.
Een akoestische classificator, zonder datalek getraind op twee onafhankelijke datasets. Op één set getraind bleef hij op de andere steken op 0,55; met gevarieerdere bronnen steeg hij naar 0,95.