論文の概要: Can Watermarking Large Language Models Prevent Copyrighted Text Generation and Hide Training Data?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17417v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 16:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 12:55:41.713131
• Title: Can Watermarking Large Language Models Prevent Copyrighted Text Generation and Hide Training Data?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの透かしは著作権付きテキスト生成や秘密訓練データを防ぐことができるか?
• Authors: Michael-Andrei Panaitescu-Liess, Zora Che, Bang An, Yuancheng Xu, Pankayaraj Pathmanathan, Souradip Chakraborty, Sicheng Zhu, Tom Goldstein, Furong Huang,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.72729485995075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in generating diverse and contextually rich text. However, concerns regarding copyright infringement arise as LLMs may inadvertently produce copyrighted material. In this paper, we first investigate the effectiveness of watermarking LLMs as a deterrent against the generation of copyrighted texts. Through theoretical analysis and empirical evaluation, we demonstrate that incorporating watermarks into LLMs significantly reduces the likelihood of generating copyrighted content, thereby addressing a critical concern in the deployment of LLMs. Additionally, we explore the impact of watermarking on Membership Inference Attacks (MIAs), which aim to discern whether a sample was part of the pretraining dataset and may be used to detect copyright violations. Surprisingly, we find that watermarking adversely affects the success rate of MIAs, complicating the task of detecting copyrighted text in the pretraining dataset. Finally, we propose an adaptive technique to improve the success rate of a recent MIA under watermarking. Our findings underscore the importance of developing adaptive methods to study critical problems in LLMs with potential legal implications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、多様で文脈的にリッチなテキストを生成する素晴らしい能力を示している。 しかし、著作権侵害に関する懸念は、LLMが必然的に著作権のある素材を生産する可能性があることから生じている。 本稿では,著作権文書の生成に対する抑止手段として,LLMの透かしの有効性について検討する。 理論的解析と経験的評価により,LLMに透かしを組み込むことで,著作権コンテンツの生成可能性を大幅に低減し,LLMの展開における重要な懸念に対処できることが実証された。 さらに,サンプルが事前学習データセットの一部であったかどうかを識別し,著作権侵害を検出するために用いることを目的とした,メンバーシップ推論攻撃(MIAs)に対する透かしの影響についても検討する。 驚くべきことに、透かしはMIAの成功率に悪影響を及ぼし、事前学習データセットにおける著作権付きテキストを検出するタスクを複雑化する。 最後に,透かしによる最近のMIAの成功率を改善するための適応手法を提案する。 本研究は, LLMの問題点を研究対象とする適応的手法の確立の重要性を示唆するものである。

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