論文の概要: Watermarking Large Language Models and the Generated Content: Opportunities and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19096v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 18:55:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:18.508159
• Title: Watermarking Large Language Models and the Generated Content: Opportunities and Challenges
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの透かしと生成内容:機会と課題
• Authors: Ruisi Zhang, Farinaz Koushanfar,
• Abstract要約: 生成型大規模言語モデル(LLM)は知的財産権侵害や機械生成誤報の拡散に懸念を抱いている。 ウォーターマーキングは、所有権を確立し、許可されていない使用を防止し、LLM生成コンテンツの起源を追跡できる有望な手法として機能する。 本稿では,LLMをウォーターマークする際の課題と機会を要約し,共有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.01886375229288
• License:
• Abstract: The widely adopted and powerful generative large language models (LLMs) have raised concerns about intellectual property rights violations and the spread of machine-generated misinformation. Watermarking serves as a promising approch to establish ownership, prevent unauthorized use, and trace the origins of LLM-generated content. This paper summarizes and shares the challenges and opportunities we found when watermarking LLMs. We begin by introducing techniques for watermarking LLMs themselves under different threat models and scenarios. Next, we investigate watermarking methods designed for the content generated by LLMs, assessing their effectiveness and resilience against various attacks. We also highlight the importance of watermarking domain-specific models and data, such as those used in code generation, chip design, and medical applications. Furthermore, we explore methods like hardware acceleration to improve the efficiency of the watermarking process. Finally, we discuss the limitations of current approaches and outline future research directions for the responsible use and protection of these generative AI tools.
• Abstract（参考訳）: 広く採用され強力な生成型大規模言語モデル (LLM) は知的財産権侵害や機械生成誤報の拡散を懸念している。 ウォーターマーキングは、所有権を確立し、許可されていない使用を防止し、LLM生成コンテンツの起源を追跡するための有望な手法として機能する。 本稿では,LLMをウォーターマークする際の課題と機会を要約し,共有する。 まず、異なる脅威モデルとシナリオの下でLLM自体を透かし出す手法を導入する。 次に,LLMが生成するコンテンツに対して設計した透かし手法について検討し,その有効性と各種攻撃に対するレジリエンスを評価する。 また、コード生成、チップ設計、医療アプリケーションなど、ドメイン固有のモデルとデータの透かしの重要性を強調します。 さらに,透かし処理の効率化を図るため,ハードウェアアクセラレーションなどの手法についても検討する。 最後に、現在のアプローチの限界について議論し、これらの生成型AIツールの責任ある使用と保護に関する今後の研究の方向性について概説する。

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