Markllm

使用场景研究人员使用MarkLLM评估不同水印算法的可检测性和稳健性。开发者利用MarkLLM集成水印技术到自己的应用程序中。学术界利用MarkLLM进行LLM...

  • Markllm

    类别:AI模型,AI开发助手,开源,水印,大型语言模型,文本真实性,文本来源,普通产品,开源,
    官网:https://github.com/thu-bpm/markllm 更新时间:2025-08-01 18:07:08
  • 使用场景

    研究人员使用MarkLLM评估不同水印算法的可检测性和稳健性。

    开发者利用MarkLLM集成水印技术到自己的应用程序中。

    学术界利用MarkLLM进行LLM水印技术的系统性研究。

    产品特色

    提供统一的、可扩展的水印算法实现平台。

    支持多种水印算法,包括KGW家族和EXP家族。

    包含自定义可视化工具,帮助理解不同水印算法的运行方式。

    拥有12种评估工具,涵盖可检测性、稳健性和文本质量影响。

    具备可定制的自动化评估管道,满足不同需求和场景。

    提供测试用例和示例脚本,方便用户快速评估算法性能。

    使用教程

    1. 访问MarkLLM的GitHub页面,了解项目概览和文档。

    2. 克隆或下载MarkLLM的代码库到本地。

    3. 根据文档说明,设置Python环境和安装所需的依赖。

    4. 运行MarkLLM提供的测试用例和示例脚本,熟悉工具包的使用。

    5. 根据个人需求,选择合适的水印算法进行实验和评估。

    6. 利用可视化工具和评估模块,分析水印技术的性能。

    7. 根据评估结果,调整算法参数或开发新的水印技术。