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,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,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: 莫艺梵 2024年10月25日 20:21
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187****3950 回复 184****1146:@青年,这些方向与你有关!🧙来自阳江
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2024/10/23 不推荐
燕华裕tn:现在所有喜欢电车的人都在强调电车的优势,但都在有意无意忽略电池本身的问题♰
186****9344 回复 159****6039:人民网三评“套娃会员”之三:删繁就简方可致远➬