TextSeal2：基于Copula混合和无记忆竞争的无失真LLM水印

Arxiv：2610.40613v1公告类型：交叉摘要：我们提出了TextSeal2，这是一种用于大型语言模型的无失真水印，它将信号保持在推测解码之下：替换被拒绝草稿的令牌仍然使用相同的密钥添加水印，接受率保持不变。它还保留了输出分集，并且不会增加可测量的推理延迟。它的前身TextSeal通过掷硬币将每个令牌路由到两个密钥中的一个，恢复了Gumbel-max方案的多样性。这是次优的，因为检测器在不知道使用了哪个键的情况下对两个键的分数求平均。相反，TextSeal2将两个或多个键合并为一个虚拟键，并通过Automark的高斯Copula将其耦合到新的噪声。可以通过这种方式合并任意数量的密钥，包括公共共享密钥，而不会稀释检测。在投机性解码下，TextSeal2使用另一个指数竞争来验证带密钥的选秀，并在选秀比赛的剩余部分上运行。由于无记忆，这场比赛复制了块验证，因此输出完全符合目标模型。我们在三个LLM上对TextSeal2进行了评估。在相同的输出令牌多样性下，TextSeal2检测到的100个令牌答案比TextSeal多8到22个百分点，假阳性率为$10^{-3}$，与TextGrain相当，而不需要进行登录后优化。在推测解码的情况下，在相同的接受率下，它对200个令牌答案的检测率分别比TextSeal和TextGrain高18个百分点和22个百分点。