DeepMind และ Hugging Face เปิดตัว SynthID ใส่ลายน้ำในข้อความที่ LLM สร้างขึ้น

จะรู้ได้อย่างไรว่าข้อความดังกล่าวนั้นถูกสร้างขึ้นโดย LLM หรือเขียนขึ้นมาเอง ล่าสุด Google DeepMind และ Hugging Face ดูเหมือนจะมีโซลูชันแก้ไขปัญหาแบบหนึ่ง โดยได้ปล่อยเครื่องมือที่มีชื่อว่า SynthID Text ที่จะทำเครื่องหมายและตรวจจับข้อความที่สร้างโดย LLM ได้

โดย SynthID Text จะมีการเข้ารหัส (Encode) ลายน้ำให้กลายเป็นข้อความที่สร้างขึ้นโดย AI เพื่อเป็นแนวทางที่จะช่วยให้สามารถตรวจจับได้ว่าข้อความดังกล่าวนั้นถูกสร้างขึ้นโดย LLM ที่สำคัญ ยังสามารถดำเนินการได้โดยที่ไม่จำเป็นจะต้องแก้ไขวิธีการทำงานของ LLM หรือว่าต้องลดคุณภาพข้อความที่ถูกสร้างขึ้นมาด้วย

เทคนิคที่อยู่เบื้องหลัง SynthID Text นั้นถูกพัฒนาโดยนักวิจัยจาก DeepMind และได้นำเสนอไว้ในงานตีพิมพ์ที่เผยแพร่ในนิตยสาร Nature เป็นที่เรียบร้อยแล้ว อีกทั้งการพัฒนา SynthID Text ก็ยังได้ถูกเพิ่มเติมเข้าไปในชุด Library ของ Transformer ใน Hugging Face แล้วอีกด้วย ทั้งนี้เครื่องมือดังกล่าวจะเน้นการใส่ลายน้ำเข้าไปข้อความผลลัพธ์จาก LLM มากกว่าการใช้ตรวจจับว่าข้อความนั้นถูกสร้างโดย LLM หรือไม่ 

อย่างไรก็ดี สิ่งนี้ยังคงมีข้อจำกัดคือ แม้ว่าจะยังคงทนทานต่อข้อความที่ถูกสร้างขึ้นโดย LLM แล้วถูกตัดทอนบางส่วนหรือแก้ไขข้อความบางอย่าง แต่จะมีประสิทธิภาพน้อยลงถ้าหากว่าข้อความผลลัพธ์นั้นเป็นข้อเท็จจริงมาก ๆ และแก้ไขก็อาจจะส่งผลทำให้ความถูกต้องลดลงได้ หรือแม้กระทั่งการถูกนำข้อความพิมพ์ขึ้นมาใหม่ เป็นต้น

สำหรับผู้ที่สนใจในรายละเอียดของ SynthID Text สามารถเข้าไปดูเพิ่มเติมได้บนเว็บไซต์ Hugging Face  

ที่มา: https://venturebeat.com/ai/deepmind-and-hugging-face-release-synthid-to-watermark-llm-generated-text/

About chatchai

Tech Writer แห่ง TechTalk Thai ที่สนใจในทุกนวัตกรรมและเทคโนโลยี

Check Also

Samsung เดินหน้า Floating Data Center คาดเปิดใช้งานจริงปี 2028 หวังแก้ปัญหาพลังงาน และสถานที่ไม่เพียงพอ

ปัญหาเรื่องข้อจำกัดด้านพื้นที่ พลังงาน และความร้อนสะสม กำลังเป็นความท้าทายใหญ่ของ Data Center โดยเฉพาะในยุคที่ AI กำลังผลักดันให้เกิดการประมวลผลมหาศาล ล่าสุด Samsung ได้ออกมาประกาศความชัดเจนในการพัฒนา Floating Data Center …

Tencent เปิดตัว Hy3 โมเดล AI Open Source ขนาด 295B ภายใต้ Apache 2.0 ท้าชน GLM-5.2

Tencent เปิดตัว Hy3 เวอร์ชันเต็ม โมเดล Mixture-of-Experts (MoE) ขนาด 295B parameters (active 21B) ภายใต้ license Apache …