MarkLLM: An Open-Source Toolkit for LLM Watermarking

LLM水印技术将无法察觉但可由算法检测的信号嵌入模型输出，以识别LLM生成的文本，已成为缓解大型语言模型潜在滥用的关键。然而，大量的LLM水印算法、它们复杂的机制以及复杂的评估程序和视角为研究人员和社区轻松实验、理解和评估最新进展带来了挑战。为了解决这些问题，我们介绍了MarkLLM，一个LLM水印技术的开源工具包。MarkLLM提供了一个统一且可扩展的框架来实现LLM水印算法，同时提供用户友好的界面以确保易于访问。此外，它通过支持这些算法的基本机制的自动可视化来增强理解。对于评估，MarkLLM提供了12个工具的全面套件，涵盖了三个视角，以及两种类型的自动化评估流程。通过MarkLLM，我们旨在支持研究人员，同时提高公众对LLM水印技术的理解和参与，促进共识并推动研究和应用的进一步发展。我们的代码可在https://github.com/THU-BPM/MarkLLM上获得。

介绍了一个开源的工具包MarkLLM，旨在解决大语言模型水印技术的复杂性和评估问题，促进该领域的进一步发展和应用。

MarkLLM提供了一个统一且可扩展的框架来实现LLM水印算法，并提供用户友好的界面以确保易于访问。此外，它通过支持底层机制的自动可视化来增强理解。

MarkLLM提供了12个工具和两种自动评估管道，以支持评估。代码已经在GitHub上开源。

最近的相关研究包括：1）T. Chen等人的“H2O：一种用于水印的高容量文本生成器”；2）A. Juuti等人的“大规模语言模型水印技术：一项综述”。