可扩展的水标识,用于识别大型语言模型输出
Sumanth Dathathri1, Abigail See2, Sumedh Ghaisas2
1Google DeepMind, London, UK. sdathath@google.com.
Nature
|October 24, 2024
概括
SynthID-Text是大型语言模型 (LLM) 的新水印方法,可以在不影响质量的情况下识别人工智能生成的文本. 这项技术通过可扩展的合成内容检测来确保负责任的LLM使用.
科学领域:
- 人工智能
- 自然语言处理
- 信息安全
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 产生高质量的合成文本,对信息生态系统构成挑战.
- 现有的水印技术在质量保护,可检测性和生产系统的计算效率方面存在局限性.
研究的目的:
- 推出SynthID-Text,一个为LLM准备的文字水印系统.
- 解决可扩展,高质量和高效的合成文本识别的需求.
主要方法:
- 开发了SynthID-Text,一个只修改LLM抽样程序而不影响培训的方案.
- 综合水印与投机抽样,以实现高效,大规模的部署.
- 在多个LLM中使用标准基准和人类并排评级评估SynthID-Text.
主要成果:
- SynthID-Text保留了文本质量和LLM功能,没有显示标准基准或人类评估的退化.
- 实现了高检测准确性与最小的延迟.
- 通过对近2000万个双子座的实验,
结论:
- SynthID-Text是一个可行的,准备生产的解决方案,用于LLM生成的文本的水印.
- SynthID-Text的可用性促进了LLM系统的负责任开发和部署.
- 促进人工智能生成内容的水印技术的进一步发展.
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