論文の概要: Unbiased Watermark for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10669v2
• Date: Wed, 18 Oct 2023 02:02:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 02:23:27.295749
• Title: Unbiased Watermark for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための曖昧な透かし
• Authors: Zhengmian Hu, Lichang Chen, Xidong Wu, Yihan Wu, Hongyang Zhang, Heng Huang,
• Abstract要約: 本研究では, モデル生成出力の品質に及ぼす透かしの影響について検討した。 出力確率分布に影響を与えることなく、透かしを統合することができる。 ウォーターマークの存在は、下流タスクにおけるモデルの性能を損なうものではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.43415395591221
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The recent advancements in large language models (LLMs) have sparked a growing apprehension regarding the potential misuse. One approach to mitigating this risk is to incorporate watermarking techniques into LLMs, allowing for the tracking and attribution of model outputs. This study examines a crucial aspect of watermarking: how significantly watermarks impact the quality of model-generated outputs. Previous studies have suggested a trade-off between watermark strength and output quality. However, our research demonstrates that it is possible to integrate watermarks without affecting the output probability distribution with appropriate implementation. We refer to this type of watermark as an unbiased watermark. This has significant implications for the use of LLMs, as it becomes impossible for users to discern whether a service provider has incorporated watermarks or not. Furthermore, the presence of watermarks does not compromise the performance of the model in downstream tasks, ensuring that the overall utility of the language model is preserved. Our findings contribute to the ongoing discussion around responsible AI development, suggesting that unbiased watermarks can serve as an effective means of tracking and attributing model outputs without sacrificing output quality.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、潜在的な誤用に関する理解を深めている。 このリスクを軽減する1つのアプローチは、透かし技術をLCMに組み込むことで、モデル出力の追跡と帰属を可能にすることである。 本研究では,透かしがモデル生成出力の品質に与える影響について検討した。 過去の研究では、透かし強度と出力品質のトレードオフが示唆されている。 しかし,本研究では,適切な実装で出力確率分布に影響を与えることなく,透かしを統合することが可能であることを実証した。 このタイプの透かしを、偏見のない透かしと呼ぶ。 サービスプロバイダが透かしを組み込んでいるかどうかをユーザが識別することは不可能になるため、これはLLMの使用に重大な意味を持つ。 さらに、ウォーターマークの存在は、下流タスクにおけるモデルの性能を損なうことなく、言語モデルの全体的な実用性が維持されることを保証する。 我々の発見は、責任あるAI開発に関する継続的な議論に寄与し、非バイアスの透かしが、出力品質を犠牲にすることなく、モデル出力を追跡および帰属する効果的な手段として役立つことを示唆している。

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