REMARK LLM

Observación

[USENIX SCURITY'24] OBSEVE-LLM: un marco de marca de agua robusto y eficiente para modelos generativos de idiomas grandes

Papel

Ambiente

IMPORTANTE: PLZ No instale el transformador Huggingface

pip install -r requirements.txt

Experimento

Entrenar en el conjunto de datos HC3

$ bash bash/run.sh train

Inferencia en el conjunto de datos de chatgpt

$ bash bash/run.sh val

Citación

Si encontró útil nuestro código/papel, por favor cita: citar:

@inproceedings{zhang2024remark,
  title={ $ { $ REMARK-LLM $ } $ : A Robust and Efficient Watermarking Framework for Generative Large Language Models},
  author={Zhang, Ruisi and Hussain, Shehzeen Samarah and Neekhara, Paarth and Koushanfar, Farinaz},
  booktitle={33rd USENIX Security Symposium (USENIX Security 24)},
  pages={1813--1830},
  year={2024}
}