論文の概要: Evaluating Copyright Takedown Methods for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18664v4
• Date: Fri, 11 Oct 2024 17:42:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:29:50.859201
• Title: Evaluating Copyright Takedown Methods for Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける著作権削除手法の評価
• Authors: Boyi Wei, Weijia Shi, Yangsibo Huang, Noah A. Smith, Chiyuan Zhang, Luke Zettlemoyer, Kai Li, Peter Henderson,
• Abstract要約: 言語モデル(LM)は、潜在的に著作権のある資料を含む様々なデータに対する広範な訓練からその能力を引き出す。 本稿では,LMの著作権削除の可能性と副作用を初めて評価する。 システムプロンプトの追加、デコード時間フィルタリングの介入、未学習アプローチなど、いくつかの戦略を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.38129820325497
• License:
• Abstract: Language models (LMs) derive their capabilities from extensive training on diverse data, including potentially copyrighted material. These models can memorize and generate content similar to their training data, posing potential concerns. Therefore, model creators are motivated to develop mitigation methods that prevent generating protected content. We term this procedure as copyright takedowns for LMs, noting the conceptual similarity to (but legal distinction from) the DMCA takedown This paper introduces the first evaluation of the feasibility and side effects of copyright takedowns for LMs. We propose CoTaEval, an evaluation framework to assess the effectiveness of copyright takedown methods, the impact on the model's ability to retain uncopyrightable factual knowledge from the training data whose recitation is embargoed, and how well the model maintains its general utility and efficiency. We examine several strategies, including adding system prompts, decoding-time filtering interventions, and unlearning approaches. Our findings indicate that no tested method excels across all metrics, showing significant room for research in this unique problem setting and indicating potential unresolved challenges for live policy proposals.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は、潜在的に著作権のある資料を含む様々なデータに対する広範な訓練からその能力を引き出す。 これらのモデルはトレーニングデータと同様のコンテンツを記憶し、生成することができ、潜在的な懸念を呈する。 そのため、モデル作成者は、保護されたコンテンツの生成を防ぐための緩和手法を開発する動機がある。 本稿では,本手法を,DMCAの取扱いと概念的類似性(ただし法的な相違)に言及し,本手法をLMの著作権取下げの実施可能性と副作用の最初の評価として紹介する。 本稿では,著作権削除手法の有効性を評価するための評価フレームワークであるCoTaEvalを提案する。 システムプロンプトの追加、デコード時間フィルタリングの介入、未学習アプローチなど、いくつかの戦略を検討する。 以上の結果から,テスト手法が全指標に及ばないことが示唆され,この独特な課題について研究する余地が示され,生活政策提案の未解決課題の可能性も示唆された。

関連論文リスト

• CAP: Detecting Unauthorized Data Usage in Generative Models via Prompt Generation [1.6141139250981018]
  Copyright Audit via Prompts Generation (CAP)は、MLモデルが不正なデータでトレーニングされているかどうかを自動的にテストするフレームワークである。 具体的には、著作権のあるコンテンツを明らかにするためのモデルに適切なキーを生成するアプローチを考案する。 有効性を証明するため,4つのIoTシナリオで収集した測定値について広範な評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T08:49:41Z)
• RLCP: A Reinforcement Learning-based Copyright Protection Method for Text-to-Image Diffusion Model [42.77851688874563]
  テキスト・画像拡散モデルのための強化学習に基づく著作権保護(RLCP)手法を提案する。 提案手法は,モデル生成データセットの品質を維持しつつ,著作権侵害コンテンツの生成を最小限に抑える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T15:39:33Z)
• Can Watermarking Large Language Models Prevent Copyrighted Text Generation and Hide Training Data? [62.72729485995075]
  著作権文書の生成に対する抑止剤としての透かしの有効性について検討する。 我々は、透かしがメンバーシップ推論攻撃(MIA)の成功率に悪影響を及ぼすことを発見した。 透かしにおける最近のMIAの成功率を改善するための適応的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T16:53:09Z)
• Avoiding Copyright Infringement via Large Language Model Unlearning [24.050754626661124]
  本稿では,複数段階にわたる大規模言語モデルから著作権付きコンテンツを解放するための新しいフレームワークを提案する。 ランダムなラベリング損失を導入し、モデルの汎用的知識を確実に維持することにより、未学習の有効性を向上させる。 実験結果から,SSUは未学習の有効性と汎用言語能力とのトレードオフを効果的に達成できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T14:12:37Z)
• MirrorCheck: Efficient Adversarial Defense for Vision-Language Models [55.73581212134293]
  本稿では,視覚言語モデルにおける対角的サンプル検出のための,新しい,しかしエレガントなアプローチを提案する。 本手法は,テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルを用いて,ターゲットVLMが生成したキャプションに基づいて画像を生成する。 異なるデータセットで実施した経験的評価により,本手法の有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T15:55:04Z)
• A Dataset and Benchmark for Copyright Infringement Unlearning from Text-to-Image Diffusion Models [52.49582606341111]
  著作権法は、クリエイティブ作品を再生、配布、収益化する排他的権利をクリエイターに与えている。 テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションの最近の進歩は、著作権の執行に重大な課題をもたらしている。 CLIP、ChatGPT、拡散モデルを調和させてデータセットをキュレートする新しいパイプラインを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T11:14:01Z)
• Assessing Privacy Risks in Language Models: A Case Study on Summarization Tasks [65.21536453075275]
  我々は要約作業に焦点をあて、会員推測(MI)攻撃について調査する。 テキストの類似性や文書修正に対するモデルの抵抗をMI信号として活用する。 我々は、MI攻撃から保護するための要約モデルの訓練と、プライバシとユーティリティの本質的にのトレードオフについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T05:44:39Z)
• MOVE: Effective and Harmless Ownership Verification via Embedded External Features [109.19238806106426]
  本稿では,異なる種類のモデル盗難を同時に防ぐために,効果的かつ無害なモデル所有者認証(MOVE)を提案する。 我々は、疑わしいモデルがディフェンダー特定外部特徴の知識を含むかどうかを検証し、所有権検証を行う。 特に、包括的モデル保護を提供するために、ホワイトボックスとブラックボックスの両方の設定でMOVE法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T02:22:29Z)

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。