論文の概要: HATS: High-Accuracy Triple-Set Watermarking for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19378v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 13:23:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.76888
• Title: HATS: High-Accuracy Triple-Set Watermarking for Large Language Models
• Title（参考訳）: HATS:大規模言語モデルのための高精度トリプルセット透かし
• Authors: Zhiqing Hu, Chenxu Zhao, Jiazhong Lu, Xiaolei Liu,
• Abstract要約: 本稿では,各復号段階における語彙を3つの集合に分割する透かしを提案する。 検出時に同じパーティションを再生し、グリーンエンリッチメントとレッドデプレクションの統計を計算し、それらを一方のzスコアに変換し、p値を集約する。 我々はLlama 2 7Bで生成、検出、テストを行い、真陽性率、偽陽性率、テキスト品質を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.046442787235108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Misuse of LLM-generated text can be curbed by watermarking techniques that embed implicit signals into the output. We propose a watermark that partitions the vocabulary at each decoding step into three sets (Green/Yellow/Red) with fixed ratios and restricts sampling to the Green and Yellow sets. At detection time, we replay the same partitions, compute Green-enrichment and Red-depletion statistics, convert them to one-sided z-scores, and aggregate their p-values via Fisher's method to decide whether a passage is watermarked. We implement generation, detection, and testing on Llama 2 7B, and evaluate true-positive rate, false-positive rate, and text quality. Results show that the triple-partition scheme achieves high detection accuracy at fixed FPR while preserving readability.
• Abstract（参考訳）: LLM生成テキストの誤用は、暗黙の信号を出力に埋め込む透かし技術によって抑制できる。 本稿では,各復号段階における語彙を固定比で3つの集合(緑/黄色/赤)に分割し,サンプリングを緑と黄色に制限する透かしを提案する。 検出時に同じパーティションをリプレイし、グリーンエンリッチメントとレッドデプレクションの統計を計算し、それらを一方のzスコアに変換し、フィッシャーの手法でそれらのp値を収集し、通路に透かしがあるかどうかを決定する。 我々はLlama 2 7Bで生成、検出、テストを行い、真陽性率、偽陽性率、テキスト品質を評価した。 その結果, 3分割方式は, 可読性を保ちながら, 固定FPRにおいて高い検出精度が得られることがわかった。

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