优化大型语言模型的水印

随着大型语言模型（LLMs）的兴起以及对潜在滥用的担忧，生成式LLMs的水印最近引起了广泛关注。这种水印的一个重要方面是其可识别性与对生成文本质量影响之间的权衡。本文以多目标优化问题的形式引入了对这种权衡的系统性方法。对于一大类鲁棒、高效的水印，确定了相关的帕累托最优解，并证明其优于当前默认的水印。