論文の概要: Watermarking Techniques for Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00089v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 06:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-08 15:21:17.445143
• Title: Watermarking Techniques for Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための透かし技術:サーベイ
• Authors: Yuqing Liang, Jiancheng Xiao, Wensheng Gan, Philip S. Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の濫用は、知的財産権問題、学術的不正行為、虚偽の内容、幻覚など、人間の社会に潜在的に害を与える。 我々の知る限り、LLM透かし技術の詳細を精査し分析する最初の徹底的なレビューである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.785207813971134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid advancement and extensive application of artificial intelligence technology, large language models (LLMs) are extensively used to enhance production, creativity, learning, and work efficiency across various domains. However, the abuse of LLMs also poses potential harm to human society, such as intellectual property rights issues, academic misconduct, false content, and hallucinations. Relevant research has proposed the use of LLM watermarking to achieve IP protection for LLMs and traceability of multimedia data output by LLMs. To our knowledge, this is the first thorough review that investigates and analyzes LLM watermarking technology in detail. This review begins by recounting the history of traditional watermarking technology, then analyzes the current state of LLM watermarking research, and thoroughly examines the inheritance and relevance of these techniques. By analyzing their inheritance and relevance, this review can provide research with ideas for applying traditional digital watermarking techniques to LLM watermarking, to promote the cross-integration and innovation of watermarking technology. In addition, this review examines the pros and cons of LLM watermarking. Considering the current multimodal development trend of LLMs, it provides a detailed analysis of emerging multimodal LLM watermarking, such as visual and audio data, to offer more reference ideas for relevant research. This review delves into the challenges and future prospects of current watermarking technologies, offering valuable insights for future LLM watermarking research and applications.
• Abstract（参考訳）: 人工知能技術の急速な進歩と広範な応用により、大規模言語モデル(LLM)は様々な領域にわたる生産、創造性、学習、作業効率の向上に広く利用されている。 しかし、LLMの濫用は、知的財産権問題、学術的不正行為、虚偽の内容、幻覚など、人間の社会に潜在的に害を与える。 関連研究は、LLMのIP保護とLLMによるマルチメディアデータのトレーサビリティを実現するために、LLM透かしの使用を提案する。 我々の知る限り、LLM透かし技術の詳細を精査し分析する最初の徹底的なレビューである。 このレビューは、従来の透かし技術の歴史を振り返り、LLM透かし研究の現状を分析し、これらの技術の継承と関連性について徹底的に検討することから始まる。 従来の電子透かし技術をLCM透かしに適用し、透かし技術のクロスインテグレーションと革新を促進するためのアイデアを研究に提供する。 さらに, LLM透かしの長所と短所について検討した。 LLMの現在のマルチモーダル開発動向を考えると、ビジュアルやオーディオデータなどの新しいマルチモーダルLCM透かしを詳細に分析し、関連する研究にもっと参考となるアイデアを提供する。 このレビューは、現在の透かし技術の課題と将来展望を掘り下げ、将来のLCM透かしの研究と応用に貴重な洞察を提供する。

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