論文の概要: MarkLLM: An Open-Source Toolkit for LLM Watermarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10051v6
• Date: Sat, 26 Oct 2024 05:11:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:15:26.327474
• Title: MarkLLM: An Open-Source Toolkit for LLM Watermarking
• Title（参考訳）: MarkLLM: LLMウォーターマーキングのためのオープンソースツールキット
• Authors: Leyi Pan, Aiwei Liu, Zhiwei He, Zitian Gao, Xuandong Zhao, Yijian Lu, Binglin Zhou, Shuliang Liu, Xuming Hu, Lijie Wen, Irwin King, Philip S. Yu,
• Abstract要約: MarkLLMは、LLMウォーターマーキングアルゴリズムを実装するためのオープンソースのツールキットである。 評価のために、MarkLLMは3つの視点にまたがる12のツールと、2種類の自動評価パイプラインを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.00466284110269
• License:
• Abstract: LLM watermarking, which embeds imperceptible yet algorithmically detectable signals in model outputs to identify LLM-generated text, has become crucial in mitigating the potential misuse of large language models. However, the abundance of LLM watermarking algorithms, their intricate mechanisms, and the complex evaluation procedures and perspectives pose challenges for researchers and the community to easily experiment with, understand, and assess the latest advancements. To address these issues, we introduce MarkLLM, an open-source toolkit for LLM watermarking. MarkLLM offers a unified and extensible framework for implementing LLM watermarking algorithms, while providing user-friendly interfaces to ensure ease of access. Furthermore, it enhances understanding by supporting automatic visualization of the underlying mechanisms of these algorithms. For evaluation, MarkLLM offers a comprehensive suite of 12 tools spanning three perspectives, along with two types of automated evaluation pipelines. Through MarkLLM, we aim to support researchers while improving the comprehension and involvement of the general public in LLM watermarking technology, fostering consensus and driving further advancements in research and application. Our code is available at https://github.com/THU-BPM/MarkLLM.
• Abstract（参考訳）: LLMの透かしは、LLM生成したテキストを識別するために、モデル出力に認識できないがアルゴリズムで検出可能な信号を埋め込んでおり、大きな言語モデルの潜在的な誤用を緩和するのに重要である。 しかし、LLM透かしアルゴリズムの豊富さ、複雑なメカニズム、複雑な評価手順や視点は、研究者やコミュニティにとって、最新の進歩を容易に実験し、理解し、評価するための課題となる。 これらの問題に対処するため,LLMウォーターマーキングのためのオープンソースのツールキットであるMarkLLMを紹介した。 MarkLLMは、LLMウォーターマーキングアルゴリズムを実装するための統一的で拡張可能なフレームワークを提供し、アクセスの容易さを保証するユーザフレンドリーなインターフェースを提供する。 さらに、これらのアルゴリズムの基盤となるメカニズムを自動視覚化することで理解を深める。 評価のために、MarkLLMは3つの視点にまたがる12のツールと、2種類の自動評価パイプラインを提供する。 我々はMarkLLMを通じて、LLM透かし技術における一般大衆の理解と関与を改善し、コンセンサスを育み、研究と応用のさらなる進歩を推進しつつ、研究者を支援することを目指している。 私たちのコードはhttps://github.com/THU-BPM/MarkLLM.orgで公開されています。

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