MARKLLM：用于 LLM 水印的开源工具包
LLM 水印将难以察觉但可检测的信号集成到模型输出中以识别 LLM 生成的文本，这对于防止滥用大型语言模型至关重要。这些水印技术主要分为两类：KGW 系列和 Christ 系列。KGW 系列修改了 LLM 生成的逻辑以创建 […] 文章 MARKLLM：LLM 水印的开源工具包首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AILLM 水印技术将不可察觉但可检测的信号集成到模型输出中，以识别 LLM 生成的文本，这对于防止滥用大型语言模型至关重要。这些水印技术主要分为两类：KGW 系列和 Christ 系列。KGW 系列修改了 LLM 生成的逻辑，通过根据前一个标记将词汇表分为绿色列表和红色列表来创建带水印的输出。在文本生成过程中，会将偏差引入绿色列表标记的逻辑中，从而使生成的文本中更倾向于这些标记。然后根据绿色单词的比例计算统计指标，并建立阈值以区分带水印和不带水印的文本。KGW 方法的增强功能包括改进的列表分区、更好的逻辑操作、增加的水印信息容量、抵抗水印删除攻击以及公开检测水印的能力。
LLM 水印技术将模型输出中不可察觉但可检测的信号集成在一起，以识别 LLM 生成的文本，这对于防止滥用大型语言模型至关重要。这些水印技术主要分为两类：KGW 系列和 Christ 系列。KGW 系列修改了 LLM 生成的逻辑，通过根据前面的标记将词汇表分为绿色列表和红色列表来创建带水印的输出。在文本生成过程中，会将偏差引入绿色列表标记的逻辑中，从而在生成的文本中偏向这些标记。然后根据绿色单词的比例计算统计指标，并建立阈值以区分带水印和不带水印的文本。KGW 方法的增强功能包括改进的列表分区、更好的逻辑操作、增加的水印信息容量、抵抗水印删除攻击以及公开检测水印的能力。 大型语言模型