論文の概要: WaterMax: breaking the LLM watermark detectability-robustness-quality trade-off
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04808v3
- Date: Fri, 18 Oct 2024 07:05:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-21 14:23:28.693758
- Title: WaterMax: breaking the LLM watermark detectability-robustness-quality trade-off
- Title(参考訳): WaterMax: LLMの透かし検出性-ロバスト性-品質トレードオフを破る
- Authors: Eva Giboulot, Teddy Furon,
- Abstract要約: ウォーターマーキング(英: Watermarking)は、大規模言語モデルの誤用を解消する技術的手段である。
本稿では,生成したテキストの品質を維持しつつ,高い検出性を享受する新しい透かし方式であるWaterMaxを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.926616117284983
- License:
- Abstract: Watermarking is a technical means to dissuade malfeasant usage of Large Language Models. This paper proposes a novel watermarking scheme, so-called WaterMax, that enjoys high detectability while sustaining the quality of the generated text of the original LLM. Its new design leaves the LLM untouched (no modification of the weights, logits, temperature, or sampling technique). WaterMax balances robustness and complexity contrary to the watermarking techniques of the literature inherently provoking a trade-off between quality and robustness. Its performance is both theoretically proven and experimentally validated. It outperforms all the SotA techniques under the most complete benchmark suite. Code available at https://github.com/eva-giboulot/WaterMax.
- Abstract(参考訳): ウォーターマーキング(英: Watermarking)は、大規模言語モデルの誤用を解消する技術的手段である。
本稿では,LLMの生成したテキストの品質を維持しつつ,高い検出性を実現する新しい透かし方式であるWaterMaxを提案する。
その新しいデザインはLLMを無傷で残している(重量、太さ、温度、サンプリング技術の変更はない)。
WaterMaxは、文学の透かし技術とは対照的に、堅牢性と複雑さのバランスをとり、本質的には品質と堅牢性の間のトレードオフを引き起こす。
その性能は理論的に証明され、実験的に検証されている。
最も完全なベンチマークスイートの下では、すべてのSotAテクニックを上回ります。
コードはhttps://github.com/eva-giboulot/WaterMaxで公開されている。
関連論文リスト
- Can Watermarked LLMs be Identified by Users via Crafted Prompts? [55.460327393792156]
この研究は、透かし付き大言語モデル(LLM)の非受容性を初めて研究したものである。
我々は、よく設計されたプロンプトを通して透かしを検出する、Water-Probeと呼ばれる識別アルゴリズムを設計する。
実験の結果、ほとんどの主流の透かしアルゴリズムは、よく設計されたプロンプトと容易に識別できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T06:01:27Z) - Universally Optimal Watermarking Schemes for LLMs: from Theory to Practice [35.319577498993354]
大きな言語モデル(LLM)は人間の効率を高めるが、誤用リスクを引き起こす。
本稿では,LLMの透かしのための新しい理論的枠組みを提案する。
我々は,検出性能を最大化するために,透かし方式と検出器の両方を共同で最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T18:28:10Z) - Less is More: Sparse Watermarking in LLMs with Enhanced Text Quality [27.592486717044455]
テキストに分散した生成されたトークンの小さなサブセットに透かしを適用することで、このトレードオフを緩和することを目的とした新しいタイプの透かしであるスパース透かしを提案する。
提案手法は,従来の透かし手法よりも高い品質のテキストを生成しつつ,高い検出性を実現することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-17T18:52:12Z) - Large Language Model Watermark Stealing With Mixed Integer Programming [51.336009662771396]
大きな言語モデル(LLM)の透かしは、著作権に対処し、AI生成したテキストを監視し、その誤用を防ぐことを約束している。
近年の研究では、多数のキーを用いた透かし手法は、攻撃の除去に影響を受けやすいことが示されている。
我々は,最先端のLLM透かしスキームに対する新たなグリーンリスト盗難攻撃を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T04:11:17Z) - WatME: Towards Lossless Watermarking Through Lexical Redundancy [58.61972059246715]
本研究では,認知科学レンズを用いた大規模言語モデル(LLM)の異なる機能に対する透かしの効果を評価する。
透かしをシームレスに統合するための相互排他型透かし(WatME)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T11:58:31Z) - Turning Your Strength into Watermark: Watermarking Large Language Model via Knowledge Injection [66.26348985345776]
本稿では,知識注入に基づく大規模言語モデル(LLM)のための新しい透かし手法を提案する。
透かし埋め込みの段階では、まず選択した知識に透かしを埋め込んで、透かし付き知識を得る。
透かし抽出段階では、疑わしいLLMを問うために、透かし付き知識に関する質問を設計する。
実験により, 透かし抽出の成功率は100%近くであり, 提案手法の有効性, 忠実性, ステルス性, 堅牢性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T03:22:53Z) - Unbiased Watermark for Large Language Models [67.43415395591221]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-22T12:46:38Z) - An Unforgeable Publicly Verifiable Watermark for Large Language Models [84.2805275589553]
現在の透かし検出アルゴリズムは、透かし生成プロセスで使用される秘密鍵を必要としており、公開検出中にセキュリティ違反や偽造の影響を受ける。
両段階で同じキーを使用するのではなく、2つの異なるニューラルネットワークを用いて透かしの生成と検出を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-30T13:43:27Z) - Provable Robust Watermarking for AI-Generated Text [41.5510809722375]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T07:24:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。