論文の概要: WaterJudge: Quality-Detection Trade-off when Watermarking Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19548v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 16:28:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 15:34:50.605675
• Title: WaterJudge: Quality-Detection Trade-off when Watermarking Large Language Models
• Title（参考訳）: WaterJudge: 大規模言語モデルのウォーターマークによる品質検出トレードオフ
• Authors: Piotr Molenda, Adian Liusie, Mark J. F. Gales,
• Abstract要約: 本稿では, フレキシブルなNLG評価フレームワークである比較評価を, 特定の透かし設定による品質劣化を評価するための簡易解析フレームワークを提案する。 われわれのフレームワークは、透かし設定の品質-検出トレードオフを簡単に可視化できることを実証する。 このアプローチは2つの異なる要約システムと翻訳システムに適用され、タスクのクロスモデル解析とクロスタスク解析を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.92452515593206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Watermarking generative-AI systems, such as LLMs, has gained considerable interest, driven by their enhanced capabilities across a wide range of tasks. Although current approaches have demonstrated that small, context-dependent shifts in the word distributions can be used to apply and detect watermarks, there has been little work in analyzing the impact that these perturbations have on the quality of generated texts. Balancing high detectability with minimal performance degradation is crucial in terms of selecting the appropriate watermarking setting; therefore this paper proposes a simple analysis framework where comparative assessment, a flexible NLG evaluation framework, is used to assess the quality degradation caused by a particular watermark setting. We demonstrate that our framework provides easy visualization of the quality-detection trade-off of watermark settings, enabling a simple solution to find an LLM watermark operating point that provides a well-balanced performance. This approach is applied to two different summarization systems and a translation system, enabling cross-model analysis for a task, and cross-task analysis.
• Abstract（参考訳）: LLMのような透かし生成型AIシステムは、幅広いタスクにまたがる機能強化によって大きな関心を集めている。 現在のアプローチでは、単語分布の小さい文脈依存的な変化が透かしの応用と検出に有効であることが示されているが、これらの摂動が生成したテキストの品質に与える影響を分析することはほとんど行われていない。 そこで本稿では, フレキシブルなNLG評価フレームワークである比較評価を用いて, 特定の透かし設定による品質劣化を評価する, 簡易な解析フレームワークを提案する。 筆者らのフレームワークは,透かし設定の品質-検出トレードオフを簡易に可視化し,バランスの取れた性能を提供するLCM透かし動作点を簡易に発見できることを実証する。 このアプローチは2つの異なる要約システムと翻訳システムに適用され、タスクのクロスモデル解析とクロスタスク解析を可能にした。

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