論文の概要: Advancing Beyond Identification: Multi-bit Watermark for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00221v2
• Date: Wed, 27 Sep 2023 04:08:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 19:01:22.199913
• Title: Advancing Beyond Identification: Multi-bit Watermark for Large Language Models
• Title（参考訳）: 識別を超えた拡張:大規模言語モデルのためのマルチビット透かし
• Authors: KiYoon Yoo, Wonhyuk Ahn, Nojun Kwak
• Abstract要約: 本稿では,機械生成テキストの識別以外にも,大規模言語モデルの誤用に対処する手法を提案する。 言語モデル生成中にトレーサブルなマルチビット情報を埋め込んだ位置アロケーションによるマルチビット透かしを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.915229097503044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a method to tackle misuses of large language models beyond the identification of machine-generated text. While existing methods focus on detection, some malicious misuses demand tracing the adversary user for counteracting them. To address this, we propose Multi-bit Watermark via Position Allocation, embedding traceable multi-bit information during language model generation. Leveraging the benefits of zero-bit watermarking, our method enables robust extraction of the watermark without any model access, embedding and extraction of long messages ($\geq$ 32-bit) without finetuning, and maintaining text quality, while allowing zero-bit detection all at the same time. Moreover, our watermark is relatively robust under strong attacks like interleaving human texts and paraphrasing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械生成テキストの識別以外の大規模言語モデルの誤用に対処する手法を提案する。 既存の手法は検出に重点を置いているが、悪意のある誤用によっては、敵ユーザーの反作用を追跡する要求がある。 そこで我々は,言語モデル生成中にトレーサブルなマルチビット情報を埋め込み,位置割当によるマルチビット透かしを提案する。 提案手法は,ゼロビット透かしの利点を生かして,モデルアクセスを必要とせず,長いメッセージ($32-bit)の埋め込みと抽出を微調整なしで行うことができ,テキストの品質を維持しつつ,ゼロビット検出を同時に行うことができる。 さらに、私たちの透かしは、人間のテキストとパラフレーズを交わすような強い攻撃の下で比較的堅牢です。

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