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FDLLM：一种在多语言、多领域黑箱环境中检测大语言模型文本指纹的方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出FDLLM模型，解决了用户识别不透明大语言模型（LLM）的难题，提升了多语言场景下的检测效率，并构建了包含90,000个样本的FD-Datasets数据集，实验结果表明其检测性能显著优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出FDLLM模型，解决用户识别不透明大语言模型（LLM）的难题。
- FDLLM模型提升了多语言和多领域场景下的检测效率。
- 构建了包含90,000个样本的FD-Datasets数据集，覆盖20种不同的LLM。
- 实验结果表明FDLLM的检测性能显著优于现有方法。
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