在本项研究中,知名人工智能企业谷歌DeepMind团队开发出一个利用一种全新采样算法给AI生成文本添加水印的系统pg模拟器入口,称为SynthID-Text。该工具利用一个采样算法对LLM的词汇选择进行巧妙偏移,插入一个能被相关检测软件识别的签名。这既可以通过一种“扭曲”路径实现——该路径能提高水印质量但会轻微影响输出质量,或是通过一种能保留文本质量的“非扭曲”路径。
论文作者团队在多个公开模型上评估了这些水印的可检测性,发现SynthID-Text的可检测性优于当前其他方法。该团队还用Gemini LLM的近2000万次在线对话回答评估了这些文本的质量pg模拟器入口,结果显示,非扭曲水印形式不会降低文本质量。同时,SynthID-Text的使用对LLM运行所需算力的影响可忽略不计,这也减少了其应用上的障碍。
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作者: 尚枫俊 2024年10月25日 08:12995.13MB
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