训练大型语言模型（LLMs）需要庞大的计算力和大量数据。因此，通过指纹鉴定来保护这些模型的知识产权是至关重要的。然而，通过微调为LLM添加指纹仍然代价高昂且不可扩展。在这篇论文中，作者提出了一个利用指纹向量作为有效指纹鉴定方法的LLM的试