論文の概要: Provable Robust Watermarking for AI-Generated Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17439v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 04:50:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 17:25:41.612071
• Title: Provable Robust Watermarking for AI-Generated Text
• Title（参考訳）: AI生成テキストのロバストな透かし
• Authors: Xuandong Zhao, Prabhanjan Ananth, Lei Li, Yu-Xiang Wang
• Abstract要約: We propose a robust and high-quality watermark method, Unigram-Watermark。 提案手法は,テキストの編集やパラフレージングに頑健で,生成品質,透かし検出の精度が保証されていることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.5510809722375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of watermarking large language models (LLMs) generated text -- one of the most promising approaches for addressing the safety challenges of LLM usage. In this paper, we propose a rigorous theoretical framework to quantify the effectiveness and robustness of LLM watermarks. We propose a robust and high-quality watermark method, Unigram-Watermark, by extending an existing approach with a simplified fixed grouping strategy. We prove that our watermark method enjoys guaranteed generation quality, correctness in watermark detection, and is robust against text editing and paraphrasing. Experiments on three varying LLMs and two datasets verify that our Unigram-Watermark achieves superior detection accuracy and comparable generation quality in perplexity, thus promoting the responsible use of LLMs. Code is available at https://github.com/XuandongZhao/Unigram-Watermark.
• Abstract（参考訳）: LLM使用時の安全性問題に対処するための最も有望なアプローチの1つとして,大言語モデル(LLM)生成テキストの透かしについて検討する。 本稿では,LLM透かしの有効性とロバスト性を定量化する厳密な理論的枠組みを提案する。 固定グループ化戦略を簡略化した既存手法を拡張し,堅牢で高品質な透かし手法Unigram-Watermarkを提案する。 本手法は,生成品質の保証,透かし検出の正確性,テキスト編集やパラフレージングに頑健であることを証明する。 3つの異なるLLMと2つのデータセットの実験により、我々のUnigram-Watermarkは、パープレキシティにおいて優れた検出精度と同等な生成品質を実現し、LCMの責任ある利用を促進する。 コードはhttps://github.com/XuandongZhao/Unigram-Watermarkで入手できる。

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