論文の概要: You've Changed: Detecting Modification of Black-Box Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12335v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 04:16:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:39:03.950300
• Title: You've Changed: Detecting Modification of Black-Box Large Language Models
• Title（参考訳）: 変更:Black-Boxの大規模言語モデルの修正を検出する
• Authors: Alden Dima, James Foulds, Shimei Pan, Philip Feldman,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はAPIを通じてサービスとして提供されることが多いため、開発者は振る舞いの変化を検出することが難しい。 生成したテキストの言語的特徴と心理言語学的特徴の分布を比較することで,変化に対するLLMの監視手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7541096609711
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are often provided as a service via an API, making it challenging for developers to detect changes in their behavior. We present an approach to monitor LLMs for changes by comparing the distributions of linguistic and psycholinguistic features of generated text. Our method uses a statistical test to determine whether the distributions of features from two samples of text are equivalent, allowing developers to identify when an LLM has changed. We demonstrate the effectiveness of our approach using five OpenAI completion models and Meta's Llama 3 70B chat model. Our results show that simple text features coupled with a statistical test can distinguish between language models. We also explore the use of our approach to detect prompt injection attacks. Our work enables frequent LLM change monitoring and avoids computationally expensive benchmark evaluations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はAPIを通じてサービスとして提供されることが多いため、開発者は振る舞いの変化を検出することが難しい。 生成したテキストの言語的特徴と心理言語学的特徴の分布を比較することで,変化に対するLLMの監視手法を提案する。 提案手法では,2つのテキストのサンプルから特徴量の分布が等価かどうかを統計的に検証し,LLMがいつ変化したかを特定する。 5つのOpenAI補完モデルとMetaのLlama 370Bチャットモデルを用いたアプローチの有効性を示す。 以上の結果から, 単純なテキスト特徴と統計的テストが組み合わさって, 言語モデルと区別できることが示唆された。 また,インジェクションアタックの早期検出のためのアプローチについても検討した。 我々の研究は、頻繁なLLM変更監視を可能にし、計算コストの高いベンチマーク評価を回避する。

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