論文の概要: SVIP: Towards Verifiable Inference of Open-source Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22307v1
- Date: Tue, 29 Oct 2024 17:52:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-30 13:43:14.659788
- Title: SVIP: Towards Verifiable Inference of Open-source Large Language Models
- Title（参考訳）: SVIP: オープンソースの大規模言語モデルの検証可能な推論を目指して
- Authors: Yifan Sun, Yuhang Li, Yue Zhang, Yuchen Jin, Huan Zhang,
- Abstract要約: オープンソースのLarge Language Models (LLMs)は、最近、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示し、様々な領域で広く採用されている。
モデルのサイズが大きくなることで、個々のユーザにとってローカルデプロイメントは現実的ではなく、ブラックボックスAPIを通じて推論を行うコンピューティングサービスプロバイダに頼らざるを得なくなる。
この依存は新たなリスクをもたらす: コンピューティングプロバイダは、要求されたLLMをユーザからの同意なく、より小さく、能力の低いモデルにステルス的に置き換えて、コスト削減の恩恵を受けながら、劣ったアウトプットを配信する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.910670775972335
- License:
- Abstract: Open-source Large Language Models (LLMs) have recently demonstrated remarkable capabilities in natural language understanding and generation, leading to widespread adoption across various domains. However, their increasing model sizes render local deployment impractical for individual users, pushing many to rely on computing service providers for inference through a blackbox API. This reliance introduces a new risk: a computing provider may stealthily substitute the requested LLM with a smaller, less capable model without consent from users, thereby delivering inferior outputs while benefiting from cost savings. In this paper, we formalize the problem of verifiable inference for LLMs. Existing verifiable computing solutions based on cryptographic or game-theoretic techniques are either computationally uneconomical or rest on strong assumptions. We introduce SVIP, a secret-based verifiable LLM inference protocol that leverages intermediate outputs from LLM as unique model identifiers. By training a proxy task on these outputs and requiring the computing provider to return both the generated text and the processed intermediate outputs, users can reliably verify whether the computing provider is acting honestly. In addition, the integration of a secret mechanism further enhances the security of our protocol. We thoroughly analyze our protocol under multiple strong and adaptive adversarial scenarios. Our extensive experiments demonstrate that SVIP is accurate, generalizable, computationally efficient, and resistant to various attacks. Notably, SVIP achieves false negative rates below 5% and false positive rates below 3%, while requiring less than 0.01 seconds per query for verification.
- Abstract（参考訳）: オープンソースのLarge Language Models (LLMs)は、最近、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示し、様々な領域で広く採用されている。
しかし、モデルのサイズが大きくなることで、個々のユーザにとってローカルデプロイメントは実用的ではなく、ブラックボックスAPIを通じて推論を行うコンピューティングサービスプロバイダに頼らざるを得なくなる。
この依存は新たなリスクをもたらす: コンピューティングプロバイダは、要求されたLLMをユーザからの同意なく、より小さく、能力の低いモデルにステルス的に置き換えて、コスト削減の恩恵を受けながら、劣ったアウトプットを配信する。
本稿では,LLMの検証可能な推論問題について定式化する。
暗号やゲーム理論に基づく既存の検証可能な計算ソリューションは、計算的に非経済的か、強い仮定で休むかのいずれかである。
SVIPはLLMの中間出力をユニークなモデル識別子として活用する秘密ベースの検証可能なLLM推論プロトコルである。
これらの出力に対してプロキシタスクをトレーニングし、生成されたテキストと処理された中間出力の両方を返すようにコンピューティングプロバイダに要求することで、ユーザは、コンピューティングプロバイダが誠実に動作しているかどうかを確実に検証することができる。
さらに、シークレットメカニズムの統合により、プロトコルのセキュリティをさらに強化する。
我々は、複数の強大かつ適応的なシナリオの下で、我々のプロトコルを徹底的に分析する。
我々はSVIPが正確で、一般化可能で、計算効率が良く、様々な攻撃に耐性があることを実証した。
特に、SVIPは5%未満の偽陰性率と3%未満の偽陰性率を達成し、検証には1クエリあたり0.01秒未満を要した。
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