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English(EN) Robust Text Watermarking for Large Language Models via Dual Semantic Embeddings

新的DEW技术为LLM提供鲁棒文本水印

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种名为双嵌入水印（DEW）的新型文本水印技术，专为大型语言模型（LLM）设计。该方法结合使用token级和上下文级嵌入，并辅以信号处理技术和伪随机矩阵，以嵌入一种能够抵抗释义和翻译的水印。实验表明，即使在发生显著语义变化后，DEW仍能保持文本质量和可检测性，为保护LLM生成的内容和促进负责任的AI部署提供了一种实用的解决方案。 AI

影响 增强了检测和防止LLM生成文本滥用的方法，这对于负责任的AI部署至关重要。

排序理由 该集群描述了一篇详细介绍LLM中文本水印新方法的学术论文。

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新的DEW技术为LLM提供鲁棒文本水印

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Jonas Sch\"afer, Cezary Pilaszewicz, Gerhard Wunder ·

    通过双重语义嵌入实现大型语言模型的鲁棒文本水印

    arXiv:2606.31602v1 Announce Type: new Abstract: This work presents Dual-Embedding Watermarking (DEW), a semantic watermarking scheme for large language models (LLMs) that leverages contextual and token-level embeddings to enhance robustness against paraphrasing and translation. D…

  2. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Gerhard Wunder ·

    通过双重语义嵌入实现大型语言模型的鲁棒文本水印

    This work presents Dual-Embedding Watermarking (DEW), a semantic watermarking scheme for large language models (LLMs) that leverages contextual and token-level embeddings to enhance robustness against paraphrasing and translation. DEW utilizes a signal-processing methodology, app…

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