論文の概要: Hide and Seek: Fingerprinting Large Language Models with Evolutionary Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02871v1
• Date: Tue, 6 Aug 2024 00:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 15:19:13.619671
• Title: Hide and Seek: Fingerprinting Large Language Models with Evolutionary Learning
• Title（参考訳）: Hide and Seek: 進化的学習による大規模言語モデルのフィンガープリント
• Authors: Dmitri Iourovitski, Sanat Sharma, Rakshak Talwar,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM) モデルの指紋認証のための新しいブラックボックス手法を提案する。 モデルの正しいファミリーを特定する際には, 72%の精度が得られた。 この研究は、LLMの振る舞いを理解するための新しい道を開き、モデル帰属、セキュリティ、そしてAI透明性の幅広い分野に重大な影響を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As content generated by Large Language Model (LLM) has grown exponentially, the ability to accurately identify and fingerprint such text has become increasingly crucial. In this work, we introduce a novel black-box approach for fingerprinting LLMs, achieving an impressive 72% accuracy in identifying the correct family of models (Such as Llama, Mistral, Gemma, etc) among a lineup of LLMs. We present an evolutionary strategy that leverages the capabilities of one LLM to discover the most salient features for identifying other LLMs. Our method employs a unique "Hide and Seek" algorithm, where an Auditor LLM generates discriminative prompts, and a Detective LLM analyzes the responses to fingerprint the target models. This approach not only demonstrates the feasibility of LLM-driven model identification but also reveals insights into the semantic manifolds of different LLM families. By iteratively refining prompts through in-context learning, our system uncovers subtle distinctions between model outputs, providing a powerful tool for LLM analysis and verification. This research opens new avenues for understanding LLM behavior and has significant implications for model attribution, security, and the broader field of AI transparency.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)が生成するコンテンツが指数関数的に増加するにつれて、そのようなテキストを正確に識別し、フィンガープリントする能力はますます重要になっている。 そこで本研究では,LLMのラインナップに含まれるモデル群(Such as Llama, Mistral, Gemmaなど)を識別する際, 72%の精度で指紋認証を行う新しいブラックボックス手法を提案する。 我々は,あるLLMの能力を活用して,他のLLMを識別する上で最も有能な特徴を発見する進化的戦略を提案する。 本手法では,識別的プロンプトを生成する独自の「Hide and Seek」アルゴリズムを用いて,対象モデルの指紋に対する応答を検知する。 このアプローチは、LLM駆動モデル同定の実現可能性を示すだけでなく、異なるLLMファミリーのセマンティック多様体に関する洞察も示している。 テキスト内学習を通じてプロンプトを反復的に精錬することにより、モデル出力の微妙な区別を明らかにし、LLM分析と検証のための強力なツールを提供する。 この研究は、LLMの振る舞いを理解するための新しい道を開き、モデル帰属、セキュリティ、そしてAI透明性の幅広い分野に重大な影響を与える。

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