論文の概要: Prompt2Fingerprint: Plug-and-Play LLM Fingerprinting via Text-to-Weight Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18474v2
• Date: Tue, 19 May 2026 08:19:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.579337
• Title: Prompt2Fingerprint: Plug-and-Play LLM Fingerprinting via Text-to-Weight Generation
• Title（参考訳）: Prompt2Fingerprint:テキスト・ツー・ウェイト・ジェネレーションによるプラグ・アンド・プレイLLMフィンガープリント
• Abstract要約: 本稿では,指紋認証を条件パラメータ生成タスクとして再構成するフレームワークであるPrompt2Fingerprintを提案する。 特殊なジェネレータを利用することで、P2Fはテキスト記述を直接低ランクパラメータインクリメントにマッピングする。 実験の結果,P2Fは高い指紋精度,無害性,堅牢性を保ちながら,計算オーバーヘッドを著しく低減することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.76055970078189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widespread deployment and redistribution of large language models (LLMs) have made model provenance tracking a critical challenge. While existing LLM fingerprinting methods, particularly active approaches that embed identity signals via fine-tuning, achieve high accuracy and robustness, they suffer from significant scalability bottlenecks. These methods typically treat fingerprint injection as an independent, one-off optimization task rather than a reusable capability, necessitating separate, resource-intensive training for every new identity. This incurs prohibitive computational costs and deployment delays. To address this, we propose Prompt2Fingerprint (P2F), the first framework that reformulates fingerprinting as a conditional parameter generation task. By leveraging a specialized generator, P2F maps textual descriptions directly to low-rank parameter increments in a single forward pass, enabling plug-and-play LLM fingerprint injection without further model retraining. Our experiments demonstrate that P2F maintains high fingerprint accuracy, harmlessness, and robustness while significantly reducing computational overhead, offering a scalable and instant solution for LLM ownership management.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の広範な展開と再配布により、モデル証明追跡が重要な課題となっている。 既存のLCMフィンガープリント手法、特に微調整によってアイデンティティ信号を埋め込むアクティブなアプローチは、高い精度とロバスト性を達成するが、それらは大きなスケーラビリティのボトルネックに悩まされている。 これらの方法は、通常、指紋注入を再利用可能な機能ではなく、独立したワンオフ最適化タスクとして扱う。 これにより計算コストとデプロイメントの遅延が禁止される。 そこで本研究では,指紋認証を条件パラメータ生成タスクとして再構成する最初のフレームワークであるPrompt2Fingerprint (P2F)を提案する。 特殊なジェネレータを利用することで、P2Fはテキスト記述を単一のフォワードパスの低ランクパラメータインクリメントに直接マッピングし、さらなるモデルの再トレーニングなしにLLMフィンガーインジェクションのプラグアンドプレイを可能にする。 実験の結果,P2Fは高い指紋精度,無害性,堅牢性を保ちながら,計算オーバーヘッドを著しく低減し,LLMオーナシップ管理のスケーラブルで迅速なソリューションを提供することがわかった。

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