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  1. RESEARCH · CL_147753 ·

    新方法使用推理图进行鲁棒的LLM作者归因

    研究人员开发了一种新颖的方法,通过分析大型语言模型(LLM)生成的文本的推理结构来归属其作者身份。该方法利用通过论证挖掘管道提取并由图神经网络处理的推理图。与传统基线相比,新方法表现出显著提高的鲁棒性和泛化能力,在对抗释义和反向翻译等混淆技术时,性能高出多达27个百分点。