基于向量模型的文本水印技术

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来自：Jina AI 在 EMNLP 2024 上，我们看到了向量模型的各种创新用法，其中最出人意料的莫过于： 文本水印 。 试想一下，你挑灯夜战，终于给那篇倾注了一整个周末心血的文章，点击了发布键，成就感满满，虽然点赞不多，但这是属于你的作品。结果没几天，你却发现自己的文章被洗稿了！熟悉的配方，陌生的味道，更可气的是，“李鬼”的传播度还远超“李逵”。这哪还有创意经济的公平可言？ 最直观的办法当然是署名，但说实话，署名也最容易被删掉。有没有更牢靠的防盗手段呢？我们认为是有的。 本文将介绍一种基于向量模型的文本水印技术，它既能给文本加上水印，又能检测出文本水印。这可不是对现有搜索或 RAG 技术的套壳，而是利用了 Jina Embeddings v3 模型的独特优势 —— 长文本处理和跨语言对齐 —— 来构建一个强大的认证系统。 ………………………………