[2Win5-37] 長文生成における大規模言語モデルのための電子透かし
キーワード：電子透かし、大規模言語モデル、ロングテキスト生成
近年，大規模言語モデル(LLM)が発展するにつれて，LLMを悪用した誤情報の拡散が懸念されている．LLMが作成した文章を識別する手法として，秘密鍵を用いてデコーディング確率を調整する電子透かしが広く知られているが，テキスト長が短いほど文章の質を低下させてしまうという課題が存在する．一方で，近年注目されているロングコンテキストモデルは長文を扱うことが可能であり，長文生成において電子透かしが文章の質にどの程度影響を与えるかはまだ十分に検証されていない．本研究では，公開済みのロングコンテキストモデルを用いて，長文生成においても電子透かしの検出精度と文章の質との間のトレードオフが成立するのかを検証する．実験結果より，トークン数が大きい場合では，テキストの質に対する損失を抑えながら検出率を向上させられることがわかった．
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