Meta AI研究團隊近日開源了Text Seal工具包。該工具包專注於為大語言模型（LLM）提供生成時與事後兩種文本水印方案，並可檢測因基準數據被污染所產生的“水印放射性”信號。

具體而言，Text Seal是Meta Seal多模態開源水印框架的一部分，旨在提供穩健且不易察覺的水印方案。

Text Seal的功能包括：實施事後水印，即利用LLM對現有文本進行重寫，同時使用生成時水印方案（如Green-list/Red-list、Gumbel-max、DipMark、SynthID、MorphMark、WaterMax）嵌入水印；進行污染檢測，通過在訓練過程中注入帶水印的基準數據集，並檢測模型輸出的“水印放射性”，從而推斷訓練數據是否受到污染；提供訓練基礎設施，支持為研究目的進行帶污染注入的分佈式預訓練和SFT。

開源地址：https://github.com/facebookresearch/textseal