論文の概要: PostMark: A Robust Blackbox Watermark for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14517v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 16:19:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:30:20.038928
• Title: PostMark: A Robust Blackbox Watermark for Large Language Models
• Title（参考訳）: PostMark: 大規模言語モデルのためのロバストなブラックボックスの透かし
• Authors: Yapei Chang, Kalpesh Krishna, Amir Houmansadr, John Wieting, Mohit Iyyer,
• Abstract要約: モジュール式ポストホックウォーターマーキング手法であるPostMarkを開発した。 PostMarkはロジットアクセスを必要としないため、サードパーティによって実装することができる。 PostMarkは既存のウォーターマーキング手法よりも,攻撃を言い換える方が堅牢であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.63560134428716
• License:
• Abstract: The most effective techniques to detect LLM-generated text rely on inserting a detectable signature -- or watermark -- during the model's decoding process. Most existing watermarking methods require access to the underlying LLM's logits, which LLM API providers are loath to share due to fears of model distillation. As such, these watermarks must be implemented independently by each LLM provider. In this paper, we develop PostMark, a modular post-hoc watermarking procedure in which an input-dependent set of words (determined via a semantic embedding) is inserted into the text after the decoding process has completed. Critically, PostMark does not require logit access, which means it can be implemented by a third party. We also show that PostMark is more robust to paraphrasing attacks than existing watermarking methods: our experiments cover eight baseline algorithms, five base LLMs, and three datasets. Finally, we evaluate the impact of PostMark on text quality using both automated and human assessments, highlighting the trade-off between quality and robustness to paraphrasing. We release our code, outputs, and annotations at https://github.com/lilakk/PostMark.
• Abstract（参考訳）: LLM生成テキストを検出する最も効果的なテクニックは、モデルのデコードプロセス中に検出可能なシグネチャ(または透かし)を挿入することに依存する。 既存の透かし法の多くは、LLMのロジットへのアクセスを必要としており、LLM APIプロバイダは、モデル蒸留の恐れのために共有することを誓っている。 したがって、これらの透かしはそれぞれのLCMプロバイダによって独立に実装されなければならない。 本稿では,デコード処理が完了した後,入力依存の単語(セマンティック埋め込みによって決定される)をテキストに挿入するモジュール式ポストマーク手法であるPostMarkを開発する。 重要なことは、PostMarkはロジットアクセスを必要としないため、サードパーティによって実装することができる。 実験では8つのベースラインアルゴリズム、5つのベースLLM、3つのデータセットをカバーしています。 最後に、自動評価と人的評価の両方を用いて、PostMarkがテキスト品質に与える影響を評価し、パラフレーズ化に対する品質と堅牢性の間のトレードオフを強調した。 コード、出力、アノテーションはhttps://github.com/lilakk/PostMarkで公開しています。

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