Mark My Words: Analyzing and Evaluating Language Model Watermarks

📄 arXiv: 2312.00273v3 📥 PDF

作者: Julien Piet, Chawin Sitawarin, Vivian Fang, Norman Mu, David Wagner

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-01 (更新: 2024-10-11)

备注: 22 pages, 18 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Mark My Words以系统评估语言模型水印技术

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言模型 水印技术 文本生成 抗篡改 评估框架 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的水印技术在实际应用中面临挑战，尤其是在代码生成任务中效率不足。
  2. 本文提出Mark My Words基准，系统评估大型语言模型输出的水印技术，关注质量、大小和抗篡改能力。
  3. 实验结果表明，现有技术在自然语言任务中表现良好，水印检测所需的令牌数量少于100个，且具备良好的抗篡改能力。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型的能力显著提升，同时也引发了对其滥用的担忧。区分机器生成文本与人类创作内容变得尤为重要。已有研究提出了多种文本水印方案，但缺乏系统的评估框架。本文聚焦于大型语言模型输出的水印技术，提出了Mark My Words，一个针对不同自然语言任务的综合基准。我们关注三个主要指标：质量、检测水印所需的大小（即令牌数量）和抗篡改能力（即在扰动标记文本后检测水印的能力）。当前的水印技术几乎足够实用，能够在不显著降低质量的情况下对模型进行水印处理，但在代码生成的水印效率上仍存在挑战。我们公开发布了我们的基准测试工具。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效区分机器生成文本与人类创作内容的问题。现有水印方法在实际应用中，尤其是代码生成方面效率不足，难以满足需求。

核心思路：论文提出的Mark My Words基准，通过系统评估不同水印技术的性能，提供一个全面的框架来比较和分析水印的有效性。设计上强调了水印的质量、检测所需的令牌数量和抗篡改能力。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：水印质量评估、检测令牌数量评估和抗篡改能力测试。每个模块通过不同的自然语言任务进行评估，确保全面性和准确性。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一个系统化的评估框架，能够对现有水印技术进行全面比较，特别是在自然语言处理任务中的应用效果。与现有方法相比，提供了更为细致的性能指标。

关键设计：在设计中，关注水印的质量和抗篡改能力，采用了特定的损失函数和参数设置，以确保水印在不同文本类型中的有效性和鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果显示，Kirchenbauer等人的水印方案能够在不显著降低质量的情况下，对Llama 2 7B-chat或Mistral-7B-Instruct模型进行水印处理，检测所需的令牌数量少于100个，并且在简单扰动下保持良好的抗篡改能力。这些结果表明当前水印技术在实际应用中已具备较高的可行性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括文本生成、内容审核和反欺诈检测等。通过有效的水印技术，可以帮助平台识别和过滤机器生成的内容，维护信息的真实性和可靠性。未来，随着水印技术的进一步发展，其在保护知识产权和防止信息滥用方面的价值将愈加显著。

📄 摘要（原文）

The capabilities of large language models have grown significantly in recent years and so too have concerns about their misuse. It is important to be able to distinguish machine-generated text from human-authored content. Prior works have proposed numerous schemes to watermark text, which would benefit from a systematic evaluation framework. This work focuses on LLM output watermarking techniques - as opposed to image or model watermarks - and proposes Mark My Words, a comprehensive benchmark for them under different natural language tasks. We focus on three main metrics: quality, size (i.e., the number of tokens needed to detect a watermark), and tamper resistance (i.e., the ability to detect a watermark after perturbing marked text). Current watermarking techniques are nearly practical enough for real-world use: Kirchenbauer et al. [33]'s scheme can watermark models like Llama 2 7B-chat or Mistral-7B-Instruct with no perceivable loss in quality on natural language tasks, the watermark can be detected with fewer than 100 tokens, and their scheme offers good tamper resistance to simple perturbations. However, they struggle to efficiently watermark code generations. We publicly release our benchmark (https://github.com/wagner-group/MarkMyWords).