Optimizing watermarks for large language models

📄 arXiv: 2312.17295v1 📥 PDF

作者: Bram Wouters

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-28

备注: 15 pages; preprint

💡 一句话要点

优化大语言模型水印：在可识别性和文本质量间实现帕累托最优

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

关键词: 大语言模型 水印技术 多目标优化 可识别性 文本质量 帕累托最优 生成式模型

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型水印方法在可识别性和文本质量之间存在权衡，难以同时保证两者。
  2. 论文提出一种多目标优化方法，系统地寻找水印可识别性和文本质量之间的帕累托最优解。
  3. 实验表明，该方法找到的帕累托最优水印，性能优于当前默认的水印方法。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的兴起以及对潜在滥用的担忧，生成式LLMs的水印技术最近备受关注。这类水印的一个重要方面是在其可识别性与对生成文本质量的影响之间进行权衡。本文针对这种权衡，提出了一种基于多目标优化问题的系统方法。对于一大类鲁棒、高效的水印，本文识别出了相关的帕累托最优解，并证明其性能优于当前默认的水印。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型水印设计中可识别性与文本质量之间的权衡问题。现有水印方法通常需要在两者之间做出妥协，难以同时达到理想的效果。痛点在于缺乏一种系统性的方法来优化这种权衡，找到最优的水印策略。

核心思路：论文的核心思路是将水印设计问题建模为一个多目标优化问题，其中可识别性和文本质量作为两个优化目标。通过寻找帕累托最优解，可以在不同的可识别性水平下，找到文本质量最优的水印策略。这种方法允许在两者之间进行灵活的权衡。

技术框架：该方法首先定义了一类鲁棒、高效的水印方案。然后，将水印的可识别性（例如，检测水印的准确率）和对文本质量的影响（例如，困惑度或BLEU分数）作为优化目标。接下来，使用多目标优化算法（具体算法未知）来寻找帕累托最优解集。每个帕累托最优解代表一种水印策略，它在给定的可识别性水平下，具有最佳的文本质量。

关键创新：该论文的关键创新在于将水印设计问题形式化为一个多目标优化问题，并系统地寻找帕累托最优解。与现有方法相比，这种方法能够更全面地考虑可识别性和文本质量之间的权衡，并找到更优的水印策略。此外，该方法适用于一大类鲁棒、高效的水印方案，具有较强的通用性。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的细节。但是，可以推断，水印方案本身可能涉及一些参数，例如水印强度或嵌入位置。多目标优化算法的选择和参数设置也会影响最终的帕累托最优解。此外，用于评估文本质量的指标（例如，困惑度、BLEU分数）也会影响优化结果。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，使用多目标优化方法找到的帕累托最优水印，其性能优于当前默认的水印方法。具体的性能提升数据未知，但可以推断，在相同的可识别性水平下，新水印对文本质量的影响更小，或者在相同的文本质量水平下，新水印的可识别性更高。这表明该方法能够有效地优化水印设计，提高其整体性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种生成式大语言模型的水印设计，以防止模型被滥用，例如生成虚假新闻、恶意软件代码等。通过优化水印的可识别性和文本质量，可以在不显著影响用户体验的前提下，有效地追踪和识别模型生成的文本，从而提高模型的安全性和可信度。未来的研究可以探索更复杂的水印方案和优化算法，以进一步提高水印的性能。

📄 摘要（原文）

With the rise of large language models (LLMs) and concerns about potential misuse, watermarks for generative LLMs have recently attracted much attention. An important aspect of such watermarks is the trade-off between their identifiability and their impact on the quality of the generated text. This paper introduces a systematic approach to this trade-off in terms of a multi-objective optimization problem. For a large class of robust, efficient watermarks, the associated Pareto optimal solutions are identified and shown to outperform the currently default watermark.