Recently, text watermarking algorithms for large language models (LLMs) have
been mitigating the potential harms of text generated by the LLMs, including
fake news and copyright issues. However, the watermark det
本研究提出了一种基于水印技术的保护私有语言模型的框架,通过嵌入可被算法识别但人类无法察觉的信号保证模型输出的安全性,并利用解释性 p 值的统计学方法检测水印的敏感性。测试结果表明本方法对于 Open Pretrained Transformer 等大型语言模型的检测效果良好,能够提升模型的鲁棒性和安全性。