Newest papers

Every Model Leaves a Trace: Multi-Resolution LLM Fingerprinting

Mohammad Reza Modarres, Armin Tourajmehr, Artin Tavasoli, Yadollah Yaghoobzadeh, Mohammad Taher Pilehvar · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28434 · open-access PDF

Russian

Большие языковые модели оставляют специфические для модели следы в их генерируемом тексте, но остается неясным, насколько тонко эти отпечатки пальцев могут различать связанные модели и какие сигналы остаются информативными, поскольку очевидные указания уменьшаются. Мы изучаем это с помощью разрешения отпечатков пальцев, учитывая как разрешение модели, от разных семейств до дистиллированных и адаптированных вариантов, так и разрешение сигналов на поведенческих, стилометрических, лексических и семантических доказательствах.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Large language models leave model-specific traces in their generated text, but it remains unclear how finely these fingerprints can distinguish related models and which signals remain informative as obvious cues are reduced. We study this through fingerprint resolution, considering both model resolution, from different families to distilled and adapted variants, and signal resolution across behavioral, stylometric, lexical, and semantic evidence. We progressively suppress surface cues, paraphrase outputs, vary the amount of available text, and test generalization across prompt distributions an

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange