对比解码 (Contrastive Decoding): 减去小模型 Logits 以惩罚常见的一般性回答 大家好，今天我们来深入探讨一种颇具潜力的大语言模型（LLM）解码策略：对比解码 (Contrastive Decoding)。这种方法的核心思想是通过引入一个较小的模型，并利用其输出来引导大型模型生成更加多样化、信息量更丰富的文本，从而避免生成过于常见和泛化的回答。 问题背景：大语言模型的通病 尽管大语言模型在生成文本方面取得了显著进展，但它们仍然容易产生一些共有的问题： 生成过于常见和泛化的回答 (Generic Responses): LLM 倾向于生成高概率、安全但缺乏新意的回答。例如，当被问及某个复杂概念时，模型可能只会给出教科书式的定义，而缺乏深入的分析或独特的见解。 缺乏创造力 (Lack of Creativity): LLM 往往缺乏创造性，无法生成新颖的、出人意料的文本。这限制了它们在需要创新性输出的任务中的应用，例如故事创作、诗歌生成等。 易受训练数据偏见的影响 (Bias Amplification): LLM 的生成结果容易受到训练数据中存在的偏见的影响， …
LLM水印技术：基于Logits的绿名单/红名单机制实现生成内容的版权追踪
LLM水印技术：基于Logits的绿名单/红名单机制实现生成内容的版权追踪 大家好，今天我将为大家深入讲解一种LLM水印技术，即基于Logits的绿名单/红名单机制，来实现生成内容的版权追踪。这项技术旨在解决大型语言模型（LLM）生成内容的版权归属问题，通过在生成过程中嵌入不易察觉的水印，从而在事后验证内容的来源。 1. 背景与动机 随着LLM技术的飞速发展，其生成文本的质量越来越高，应用场景也越来越广泛。然而，这也带来了一个严峻的问题：如何保护LLM生成内容的版权？由于LLM生成内容的高度可复制性，未经授权的使用行为屡见不鲜。传统的版权保护方法，如数字签名、侵权检测等，在LLM生成内容领域面临诸多挑战。 数字签名： 需要对整个生成内容进行签名，一旦内容被修改，签名就会失效，难以应对LLM生成内容的多样性和可变性。 侵权检测： 需要比对大量文本，计算复杂度高，且难以检测出经过语义改写的侵权内容。 因此，我们需要一种更加高效、鲁棒的水印技术，能够在LLM生成内容中嵌入不易察觉的版权信息，并且能够在事后验证内容的来源，即使内容经过一定程度的修改。 2. 基于Logits的绿名单/红名单机制 …