聊天记录生成器无水印

专利摘要详细阐述了该技术的核心内容。该方法基于变分自编码器，结合对比学习嵌入及水印检测，包括生成与融合水印信息、水印分布对比优化及水印检测等步骤。根据模型所有者的隐私身份信息生成水印向量，将其注入到变分自编码器的潜在表示中，并与原始文本嵌入矩阵相融合。接着，该技术会优化水印样本的特征分布，拉近水印样本之间的距离，同时拉远正常样本与watermark样本之间的距离，并利用联合损失函数进行模型训练。通过训练得到的水印生成器VAE可以生成水印测试样本，将正常测试样本和水印测试样本输入可疑模型，利用齐次卡方检验衡量输出差异，从而精准检测出水印的存在与否。

这项发明实现了水印信息与原始文本的隐式融合，显著提高了预训练语言模型在水印嵌入训练中对水印特征的学习与区分能力。

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