Duwak: 大型语言模型的双水印
在大型语言模型的能力与对其滥用的担忧日益增长的背景下，对机器生成的文本与人类作者的内容进行区分的能力变得重要。本研究侧重于文本水印技术而非图像水印，并提出了一个全面的评估框架，包括不同任务及实际攻击的水印技术基准。我们关注三个主要指标：质量、大小（例如，检测水印所需的标记数）和防篡改性。目前的水印技术已足够用于部署，但我们认为水印的不可辨认性要求过高；略微修改逻辑分布的方案在生成质量上胜过不可辨认的对应方案且无明显质量损失。我们公开发布我们的基准测试。
Dec, 2023
利用多目标优化方法实现识别性与语义完整性，我们提出了一种在大型语言模型生成的文本中嵌入水印的新方法。实验证明，我们的方法在提高大型语言模型生成文本的可识别性的同时保持其语义连贯性方面优于当前的水印技术。
Feb, 2024
在快速发展的人工智能领域中，保护大型语言模型（LLMs）的知识产权变得越来越关键。我们提出了一种新颖的方法，在 LLMs 中嵌入可学习的语言水印，以追踪和防止模型提取攻击。我们的方法通过向令牌频率分布中引入可控噪声来微妙地修改 LLM 的输出分布，嵌入可统计辨识的可控水印。我们利用统计假设检验和信息理论，特别关注库尔巴克 - 莱布勒散度，有效区分原始分布和修改分布。我们的水印方法在鲁棒性和输出质量之间达到了微妙的平衡，保持了较低的误报率和漏报率，并且保留了 LLM 的原始性能。
Apr, 2024
通过比较评估的灵活自然语言生成评估框架，本研究提出了一个简单的分析框架，用于评估特定水印设置引起的生成文本质量降低，以找到平衡性能和易检测性的最佳水印操作点。该方法应用于两个不同的摘要系统和一个翻译系统，实现了任务内和跨任务的模型分析。
Mar, 2024
我们提出了第一种私有水印算法，通过使用两个不同的神经网络进行水印生成和检测，扩展了当前的文本水印算法，而不是在两个阶段都使用相同的密钥，实现了高效准确地检测网络，并且对生成和检测速度影响小。
Jul, 2023
利用关键模块和标记模块的分解，本文介绍了 WaterPool，一个简单但有效的关键模块，提高了水印技术的性能，达到接近最佳的不可察觉性，并显著提高了功效和鲁棒性。
May, 2024
自 2022 年 11 月引入 ChatGPT 以来，将几乎不可察觉的统计信号嵌入到大型语言模型生成的文本中（也称为水印），已被用作对比较于人类编写的文本的 LLM 生成文本的可证明检测的合理方法。本文提出了一种通用且灵活的框架，用于对水印的统计效率进行推理和设计强大的检测规则。通过受到水印检测的假设检验公式的启发，我们的框架首先选择文本的中心统计量和一个 LLM 提供给验证者的秘密密钥，以便控制误报率（错误地将人类编写的文本误判为 LLM 生成的文本）。接下来，该框架允许通过获得渐近虚检率（错误地将 LLM 生成的文本错误地分类为人类编写的文本）的闭式表达式来评估水印检测规则的效力。我们的框架进一步将确定最优检测规则的问题简化为解决最小极大化优化方案。我们将这一框架应用于两个代表性水印 —— 其中一个已在 OpenAI 内部实施 —— 并得出了一些可对实施水印标准起到指导作用的结果。特别地，在我们的框架下，我们推导出了这些水印的最优检测规则。通过数值实验，证明了这些理论推导出的检测规则在竞争中有时更有效且具有更高的功率。
Apr, 2024
通过文本水印技术，在生成的文本中嵌入不可见但可检测的模式，有助于追踪和验证文本来源，从而防止滥用和盗版。该综述对当前的文本水印技术进行了全面总结，包括不同技术的概述和比较、算法的评估方法以及可能的应用领域，以帮助研究人员全面了解文本水印技术、促进进一步的发展。
Dec, 2023
本研究提出了一种基于水印技术的保护私有语言模型的框架，通过嵌入可被算法识别但人类无法察觉的信号保证模型输出的安全性，并利用解释性 p 值的统计学方法检测水印的敏感性。测试结果表明本方法对于 Open Pretrained Transformer 等大型语言模型的检测效果良好，能够提升模型的鲁棒性和安全性。
Jan, 2023