LLM向けウォーターマーキング「TextSeal2」論文公開、検出性能と多様性を両立
arXiv cs.CRは2026年10月29日(現地時間)付けで、大規模言語モデル（LLM）向けの新たなウォーターマーキング技術「TextSeal2」に関する研究論文を公開した。この技術は、出力の品質と多様性を損なうことなくウォーターマーク信号を埋め込み、推測デコーディング（speculative decoding）のような高速化手法が適用された環境下でも、ウォーターマークの検出精度を高いレベルで維持することを目的としている。TextSeal2は、その前身であるTextSealの課題を克服し、推論レイテンシの増加を抑えながら、堅牢な識別能力とテキスト生成の柔軟性を両立させる。