该研究介绍了针对大型语言模型的无偏水印技术，表明可以添加水印而不影响生成文本的质量。研究提供了一个无偏水印的理论框架，确保输出不受水印的影响。这种方法为负责任的人工智能开发讨论提供了一个追踪和归因模型输出的方法，而不会牺牲质量。
论文地址: https://openreview.net/pdf?id=uWVC5FVidc
代码仓库: https://github.com/xiaoniu-578fa6bff964d005/UnbiasedWatermark
该研究介绍了针对大型语言模型的无偏水印技术，表明可以添加水印而不影响生成文本的质量。研究提供了一个无偏水印的理论框架，确保输出不受水印的影响。这种方法为负责任的人工智能开发讨论提供了一个追踪和归因模型输出的方法，而不会牺牲质量。
论文地址: https://openreview.net/pdf?id=uWVC5FVidc
代码仓库: https://github.com/xiaoniu-578fa6bff964d005/UnbiasedWatermark
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