Ghostbuster 的运营框架建立在三阶段训练过程之上。在第一阶段，系统通过使用各种较弱的语言模型（包括单字和三字模型）以及非指令调整版本的 GPT-3 来计算生成每个单词的概率，将文档转换为一系列向量。这一初始步骤对于建立对文本结构和词语使用模式的基本理解至关重要。
第二阶段涉及特征选择，Ghostbuster 采用结构化搜索从计算出的概率中识别出最相关的特征。此过程结合了向量和标量运算，以合成有用的特征，从而增强模型的分类能力。最后，在第三阶段，使用这些选定的特征训练线性分类器，以预测文档是 AI 生成的还是人工编写的。
Ghostbuster 的独特卖点在于其与模型无关的特性。与许多需要了解用于生成文本的特定模型的现有检测工具不同，Ghostbuster 可以有效识别由未知或黑盒模型生成的内容。此功能在实际应用中尤其有价值，因为用户可能无法访问有关内容生成所涉及的 AI 系统的详细信息。
Ghostbuster 的性能指标令人印象深刻。该工具在域内分类任务中取得了 99.0 的 F1 分数，远远超过 DetectGPT 和 GPTZero 等竞争对手。此外，它还展示了跨各种领域和提示的强大泛化能力，使其适用于从学术诚信检查到数字平台内容审核等各种应用。
Ghostbuster 还解决了与 AI 生成的文本检测相关的道德问题。通过专注于减少误报（将真正的人类写作错误地归类为 AI 生成的实例），该平台促进了检测系统更合乎道德的使用。这种对准确性的承诺有助于减轻可能对非英语母语人士或特定写作风格造成不成比例影响的偏见。
该平台采用免费增值模式，允许用户免费访问基本功能，同时为更广泛的用例提供高级功能。这种定价结构使 Ghostbuster 可供广泛的用户使用，包括教育工作者、内容创作者和寻求确保其书面材料真实性的企业。
Ghostbuster 的主要功能：
- AI 生成的文本检测：准确识别文本是 AI 生成的还是人类编写的。
- 与模型无关的功能：无需事先了解用于文本生成的特定模型即可运行。
- 三阶段训练过程：利用概率计算、特征选择和分类器训练进行有效检测。
- 高性能：在域内分类任务中实现 99.0 的 F1 分数。
- 道德重点：减少误报以促进公平使用并减轻偏见。
- 泛化能力：在各种写作领域表现良好，提示。
- 免费增值定价模式：免费提供基本访问权限，并提供高级功能以满足高级需求。
总体而言，Ghostbuster.app 代表了人工智能生成的文本检测领域的重大进步。它结合了强大的性能指标、道德考量和用户友好的访问方式，使其成为任何需要可靠验证书面内容真实性的人的宝贵工具，在这个人工智能生成的材料日益占主导地位的时代。