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大语言模型中的数据不当使用检测的统计假设检验框架
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种通过在版权训练数据中嵌入水印来检测大语言模型训练中数据不当使用的方法，构建了统计检验框架并优化了拒绝阈值，验证了其有效性，具有隐私保护和法律合规的价值。
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关键要点
- 提出了一种通过在版权训练数据中嵌入水印来检测大语言模型训练中数据不当使用的方法。
- 构建了统计检验框架，优化了拒绝阈值。
- 控制了第一类和第二类错误，验证了方法的有效性。
- 该方法具有隐私保护和法律合规的价值。
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