論文の概要: Three Bricks to Consolidate Watermarks for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00113v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 17:56:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-06 11:13:34.808361
• Title: Three Bricks to Consolidate Watermarks for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための透かし統合のための3つのれんが
• Authors: Pierre Fernandez, Antoine Chaffin, Karim Tit, Vivien Chappelier, Teddy Furon
• Abstract要約: 本研究は,3つの理論的および経験的考察に基づいて,大規模言語モデルの透かしを統合する。 まず、低い偽陽性率でも有効である、堅牢な理論的保証を提供する新しい統計テストを導入する。 第二に、自然言語処理の分野における古典的なベンチマークを用いた透かしの有効性を比較し、実世界の応用性について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.904802302047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of discerning between generated and natural texts is increasingly challenging. In this context, watermarking emerges as a promising technique for ascribing generated text to a specific model. It alters the sampling generation process so as to leave an invisible trace in the generated output, facilitating later detection. This research consolidates watermarks for large language models based on three theoretical and empirical considerations. First, we introduce new statistical tests that offer robust theoretical guarantees which remain valid even at low false-positive rates (less than 10$^{\text{-6}}$). Second, we compare the effectiveness of watermarks using classical benchmarks in the field of natural language processing, gaining insights into their real-world applicability. Third, we develop advanced detection schemes for scenarios where access to the LLM is available, as well as multi-bit watermarking.
• Abstract（参考訳）: 生成テキストと自然テキストの区別はますます困難になっている。 この文脈では、ウォーターマーキングは、生成されたテキストを特定のモデルに割り当てるための有望なテクニックとして現れる。 サンプリング生成プロセスを変更して、生成した出力に目に見えない痕跡を残すことで、後続の検出を容易にする。 本研究は,3つの理論的および経験的考察に基づいて,大規模言語モデルの透かしを統合する。 まず、低い偽陽性率(10$^{\text{-6}}$未満)でも有効であるような、堅牢な理論的保証を提供する新しい統計テストを導入する。 第2に,自然言語処理の分野における古典的なベンチマークを用いたウォーターマークの有効性を比較し,実世界への適用可能性について考察する。 第3に,LLMへのアクセスが可能なシナリオとマルチビット透かしの高度な検出手法を開発した。

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