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A Statistical Hypothesis Testing Framework for Detecting Data Misappropriation in Large Language Models
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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的方法，检测大语言模型训练中的数据不当使用。构建了统计检验框架，优化拒绝阈值以控制错误率，验证了其有效性，具有隐私保护和法律合规的重要价值。
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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的方法来检测大语言模型训练中的数据不当使用。
- 构建了一个统计检验框架，优化拒绝阈值以控制第一类和第二类错误。
- 验证了该方法在实际应用中的有效性，具有隐私保护和法律合规的重要价值。
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