論文の概要: New Evaluation Metrics Capture Quality Degradation due to LLM Watermarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02382v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 22:56:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 17:28:41.674177
• Title: New Evaluation Metrics Capture Quality Degradation due to LLM Watermarking
• Title（参考訳）: LLM透かしによる品質劣化の新たな評価基準
• Authors: Karanpartap Singh, James Zou
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のための透かしアルゴリズム評価のための2つの新しい使いやすさ手法を提案する。 種々のデータセットを用いて実験を行った結果,従来の透かし法は単純な分類器でも検出可能であることがわかった。 以上の結果から,透かしの堅牢性とテキスト品質のトレードオフを浮き彫りにし,透かしの質を評価する上で,より情報的な指標を持つことの重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.53032132891346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing use of large-language models (LLMs) like ChatGPT, watermarking has emerged as a promising approach for tracing machine-generated content. However, research on LLM watermarking often relies on simple perplexity or diversity-based measures to assess the quality of watermarked text, which can mask important limitations in watermarking. Here we introduce two new easy-to-use methods for evaluating watermarking algorithms for LLMs: 1) evaluation by LLM-judger with specific guidelines; and 2) binary classification on text embeddings to distinguish between watermarked and unwatermarked text. We apply these methods to characterize the effectiveness of current watermarking techniques. Our experiments, conducted across various datasets, reveal that current watermarking methods are detectable by even simple classifiers, challenging the notion of watermarking subtlety. We also found, through the LLM judger, that watermarking impacts text quality, especially in degrading the coherence and depth of the response. Our findings underscore the trade-off between watermark robustness and text quality and highlight the importance of having more informative metrics to assess watermarking quality.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の利用の増加に伴い、ウォーターマーキングは、機械生成コンテンツをトレースするための有望なアプローチとして現れている。 しかし、LLM透かしの研究は、透かしにおける重要な制限を隠蔽しうる透かしテキストの品質を評価するための単純な難易度や多様性に基づく尺度にしばしば依存する。 ここでは,llmsの透かしアルゴリズムを評価するための2つの新しい簡易手法を提案する。 1) LLM-judger による特定ガイドラインによる評価 2) 透かしと非透かしを区別するために, テキスト埋め込みのバイナリ分類を行う。 これらの手法を現在の透かし技術の有効性を特徴づけるために応用する。 種々のデータセットを用いて実験を行った結果,従来の透かし法は単純な分類器でも検出可能であることが判明した。 また, LLM審査員を通して, 透かしがテキストの品質, 特に応答のコヒーレンスと深さの劣化に影響を及ぼすことを明らかにした。 以上の結果から,透かしの堅牢性とテキスト品質のトレードオフを浮き彫りにし,透かしの質を評価する上で,より情報的な指標を持つことの重要性を強調した。

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