論文の概要: BiMarker: Enhancing Text Watermark Detection for Large Language Models with Bipolar Watermarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12174v4
• Date: Fri, 07 Feb 2025 03:04:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:53:16.014794
• Title: BiMarker: Enhancing Text Watermark Detection for Large Language Models with Bipolar Watermarks
• Title（参考訳）: BiMarker: バイポーラ透かしを用いた大規模言語モデルのためのテキスト透かし検出の強化
• Authors: Zhuang Li,
• Abstract要約: 既存の透かし技術は、低い透かし強度と厳しい偽陽性要件に苦しむ。 ツールは生成されたテキストを正極と負極に分割し、追加の計算リソースを必要とせずに検出を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.689433249830465
• License:
• Abstract: The rapid growth of Large Language Models (LLMs) raises concerns about distinguishing AI-generated text from human content. Existing watermarking techniques, like \kgw, struggle with low watermark strength and stringent false-positive requirements. Our analysis reveals that current methods rely on coarse estimates of non-watermarked text, limiting watermark detectability. To address this, we propose Bipolar Watermark (\tool), which splits generated text into positive and negative poles, enhancing detection without requiring additional computational resources or knowledge of the prompt. Theoretical analysis and experimental results demonstrate \tool's effectiveness and compatibility with existing optimization techniques, providing a new optimization dimension for watermarking in LLM-generated content.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な成長は、AI生成したテキストと人間のコンテンツとの区別に関する懸念を提起する。 既存の透かし技法、例えば \kgw は、透かし強度の低下と強い偽陽性の要求に苦しむ。 解析の結果,現在の手法は非透かしテキストの粗い推定に依存しており,透かし検出性が制限されていることが明らかとなった。 そこで本研究では、生成したテキストを正極と負極に分割し、追加の計算資源やプロンプトの知識を必要とせずに検出を向上させるバイポーラ透かし(\tool)を提案する。 理論的解析と実験結果から,LLM生成コンテンツにおける透かしの新たな最適化次元を提供するため,既存の最適化手法との整合性との有効性が示された。

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