論文の概要: Robust Detection of Watermarks for Large Language Models Under Human Edits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13868v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 06:06:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:39.137471
• Title: Robust Detection of Watermarks for Large Language Models Under Human Edits
• Title（参考訳）: 人為的編集による大規模言語モデルのロバスト検出
• Authors: Xiang Li, Feng Ruan, Huiyuan Wang, Qi Long, Weijie J. Su,
• Abstract要約: そこで本研究では,人間の編集下での透かし検出のための不適切な良性テストの形で,新しい手法を提案する。 我々は,Gumbel-GoF透かしのロバスト検出において,Tr-GoF試験が最適性を達成することを証明した。 また, Tr-GoF試験は, 適度なテキスト修正方式において, 高い検出効率が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.678152860666163
• License:
• Abstract: Watermarking has offered an effective approach to distinguishing text generated by large language models (LLMs) from human-written text. However, the pervasive presence of human edits on LLM-generated text dilutes watermark signals, thereby significantly degrading detection performance of existing methods. In this paper, by modeling human edits through mixture model detection, we introduce a new method in the form of a truncated goodness-of-fit test for detecting watermarked text under human edits, which we refer to as Tr-GoF. We prove that the Tr-GoF test achieves optimality in robust detection of the Gumbel-max watermark in a certain asymptotic regime of substantial text modifications and vanishing watermark signals. Importantly, Tr-GoF achieves this optimality \textit{adaptively} as it does not require precise knowledge of human edit levels or probabilistic specifications of the LLMs, in contrast to the optimal but impractical (Neyman--Pearson) likelihood ratio test. Moreover, we establish that the Tr-GoF test attains the highest detection efficiency rate in a certain regime of moderate text modifications. In stark contrast, we show that sum-based detection rules, as employed by existing methods, fail to achieve optimal robustness in both regimes because the additive nature of their statistics is less resilient to edit-induced noise. Finally, we demonstrate the competitive and sometimes superior empirical performance of the Tr-GoF test on both synthetic data and open-source LLMs in the OPT and LLaMA families.
• Abstract（参考訳）: ウォーターマーキングは、大きな言語モデル(LLM)が生成するテキストと人間の文章を区別する効果的なアプローチを提供する。 しかし, LLM 生成テキストにおけるヒト編集の広汎な存在は透かし信号を希釈し, 既存の方法の検出性能を著しく低下させる。 本稿では,混合モデル検出による人為的編集をモデル化することにより,人為的編集下での透かし検出のための不適切な善良さテストの形式で,Tr-GoFと呼ぶ新しい手法を提案する。 Tr-GoF試験は,有意なテキスト修正と透かし信号の消失という漸近的な状況下で,Gumbel-max透かしのロバスト検出において最適性を達成することを証明した。 重要なことは、Tr-GoFはこの最適性を達成し、人間の編集レベルやLLMの確率的仕様の正確な知識を必要としないからである。 さらに, Tr-GoF試験は, 適度なテキスト修正の状況において, 高い検出効率を達成できることを確認した。 対照的に,既存の手法で用いられる和に基づく検出規則は,それらの統計の付加的性質が編集によるノイズに対する耐性が低いため,両レジームの最適ロバスト性を達成することができないことを示す。 最後に,OPT および LLaMA ファミリーにおける合成データとオープンソース LLM の双方に対して,Tr-GoF 試験の競合性能と,時として優れた実験性能を示す。

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