論文の概要: Inevitable Trade-off between Watermark Strength and Speculative Sampling Efficiency for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20418v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 12:00:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:15:11.115386
• Title: Inevitable Trade-off between Watermark Strength and Speculative Sampling Efficiency for Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける透かし強度と投機サンプリング効率の必然的トレードオフ
• Authors: Zhengmian Hu, Heng Huang,
• Abstract要約: 最大透かし強度と最高サンプリング効率を同時に維持することは不可能である。 本研究では,サンプリング効率と透かし強度を両立させる2つの手法を提案する。 我々の研究は、透かし強度とサンプリング効率の本質的にのトレードオフを理解するための厳密な理論基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.450843788680196
• License:
• Abstract: Large language models are probabilistic models, and the process of generating content is essentially sampling from the output distribution of the language model. Existing watermarking techniques inject watermarks into the generated content without altering the output quality. On the other hand, existing acceleration techniques, specifically speculative sampling, leverage a draft model to speed up the sampling process while preserving the output distribution. However, there is no known method to simultaneously accelerate the sampling process and inject watermarks into the generated content. In this paper, we investigate this direction and find that the integration of watermarking and acceleration is non-trivial. We prove a no-go theorem, which states that it is impossible to simultaneously maintain the highest watermark strength and the highest sampling efficiency. Furthermore, we propose two methods that maintain either the sampling efficiency or the watermark strength, but not both. Our work provides a rigorous theoretical foundation for understanding the inherent trade-off between watermark strength and sampling efficiency in accelerating the generation of watermarked tokens for large language models. We also conduct numerical experiments to validate our theoretical findings and demonstrate the effectiveness of the proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは確率的モデルであり、コンテンツを生成するプロセスは基本的に言語モデルの出力分布からサンプリングされる。 既存の透かし技術は、出力品質を変えることなく、生成されたコンテンツに透かしを注入する。 一方、既存の加速技術、特に投機的サンプリングは、ドラフトモデルを利用して、出力分布を保ちながらサンプリングプロセスを高速化する。 しかし、サンプリングプロセスを同時に加速し、生成されたコンテンツに透かしを注入する方法は知られていない。 本稿では,この方向について検討し,透かしと加速度の統合は非自明であることを示す。 ノーゴー定理を証明し、最高透かし強度と最高サンプリング効率を同時に維持することは不可能であることを示す。 さらに,サンプリング効率と透かし強度を両立させる方法を提案する。 我々の研究は、大規模な言語モデルのための透かしトークンの生成を加速させる際に、透かし強度とサンプリング効率の本質的にのトレードオフを理解するための厳密な理論基盤を提供する。 また,提案手法の有効性を検証し,提案手法の有効性を実証する数値実験を行った。

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