論文の概要: I Know You Did Not Write That! A Sampling Based Watermarking Method for
Identifying Machine Generated Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18054v2
- Date: Mon, 11 Dec 2023 14:21:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 22:08:50.546506
- Title: I Know You Did Not Write That! A Sampling Based Watermarking Method for
Identifying Machine Generated Text
- Title（参考訳）: あなたはそれを書かなかった!
マシン生成テキスト識別のためのサンプリングに基づく透かし法
- Authors: Kaan Efe Kele\c{s}, \"Omer Kaan G\"urb\"uz, Mucahid Kutlu
- Abstract要約: 機械生成テキストを検出するための新しい透かし手法を提案する。
我々の方法は生成されたテキストにユニークなパターンを埋め込む。
本稿では,透かしがテキスト品質にどのように影響するかを示し,提案手法を最先端の透かし法と比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Potential harms of Large Language Models such as mass misinformation and
plagiarism can be partially mitigated if there exists a reliable way to detect
machine generated text. In this paper, we propose a new watermarking method to
detect machine-generated texts. Our method embeds a unique pattern within the
generated text, ensuring that while the content remains coherent and natural to
human readers, it carries distinct markers that can be identified
algorithmically. Specifically, we intervene with the token sampling process in
a way which enables us to trace back our token choices during the detection
phase. We show how watermarking affects textual quality and compare our
proposed method with a state-of-the-art watermarking method in terms of
robustness and detectability. Through extensive experiments, we demonstrate the
effectiveness of our watermarking scheme in distinguishing between watermarked
and non-watermarked text, achieving high detection rates while maintaining
textual quality.
- Abstract（参考訳）: 大量誤情報や盗作のような大規模言語モデルの潜在的な害は、機械で生成されたテキストを検出する信頼できる方法が存在する場合、部分的に軽減できる。
本稿では,機械生成テキストを検出する新しい透かし手法を提案する。
提案手法は, 生成したテキストにユニークなパターンを組み込んで, コンテンツの一貫性と自然性を保ちながら, アルゴリズムで識別可能な個別のマーカーを格納する。
具体的には、検出フェーズ中にトークン選択をトレース可能な方法でトークンサンプリングプロセスに介入する。
本研究では,透かしがテキスト品質にどのように影響するかを示し,提案手法と最先端の透かし手法を比較した。
本研究では,透かしと非透かしを区別し,テキスト品質を維持しつつ高い検出率を達成するための透かし方式の有効性を示す。
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