सामग्री की उत्पत्ति लोगों को यह समझने में मदद करती है कि सामग्री कहां से आई, इसे कैसे बनाया या संपादित किया गया, और क्या इसमें हमारे मॉडलों से जुड़े संकेत हैं। आज, हम EU AI अधिनियम के जवाब में टेक्स्ट वॉटरमार्किंग के अपने दृष्टिकोण को साझा कर रहे हैं, और यह हमारे व्यापक कार्य में कैसे फिट बैठता है।
आज से, वैश्विक स्तर पर API ग्राहक चुनिंदा मॉडलों के लिए टेक्स्ट वॉटरमार्किंग का विकल्प चुन सकते हैं। आने वाले हफ्तों में, हम यूरोपीय संघ में पात्र ChatGPT और Codex टेक्स्ट आउटपुट में एक अदृश्य वॉटरमार्क जोड़ेंगे। हम अपने टेक्स्ट वॉटरमार्क डिटेक्टर तक पहुंच के लिए आवेदन खोल रहे हैं, शुरुआत में केवल स्वीकृत शोधकर्ताओं और विशेषज्ञ संगठनों तक सीमित।
हमारी टेक्स्ट वॉटरमार्किंग तकनीक, text Grain, मॉडल के शब्द विकल्पों में एक अदृश्य सांख्यिकीय संकेत जोड़ती है। गणित जैसी सामग्री के लिए पहचान दर काफी कम थी, जहां शब्द विकल्प में कम लचीलापन है। संपादन वॉटरमार्क को कमजोर कर सकता है; 10% शब्दों को पर्यायवाची शब्दों से बदलने से पहचान लगभग 92% से घटकर 66% हो गई।
स्रोत: OpenAI Blog · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित