MarkLLM: An Open-Source Toolkit for LLM Watermarking

LLM水印技术在减轻大型语言模型潜在误用方面变得至关重要，它将无法察觉但可由算法检测的信号嵌入模型输出中，以识别LLM生成的文本。然而，LLM水印算法数量众多，机制复杂，评估程序和视角也复杂多样，这给研究人员和社区带来了挑战，难以轻松地尝试、理解和评估最新进展。为解决这些问题，我们介绍了MarkLLM，这是一个用于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接口以确保易于访问。此外，它通过支持这些算法的底层机制的自动可视化，增强了对LLM水印技术的理解。对于评估，MarkLLM提供了12个工具的全面套件，涵盖了三个视角，并提供两种类型的自动化评估管道。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度，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。

解决问题：论文旨在提供一个开源工具包MarkLLM，用于实现LLM水印算法并进行评估。

关键思路：MarkLLM提供了一个统一且可扩展的框架，用于实现LLM水印算法，并提供易于使用的用户界面。此外，它支持自动可视化算法的底层机制。

其他亮点：MarkLLM提供了12个工具，涵盖三个方面的评估，并提供两种类型的自动化评估流程。这个工具包的开源代码可在https://github.com/THU-BPM/MarkLLM找到。

相关研究：最近的相关研究包括“On the Effectiveness of Visible Watermarks for Deep Neural Networks”和“Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks”。