Less is More: Sparse Watermarking in LLMs with Enhanced Text Quality

📄 arXiv: 2407.13803v1 📥 PDF

作者: Duy C. Hoang, Hung T. Q. Le, Rui Chu, Ping Li, Weijie Zhao, Yingjie Lao, Khoa D. Doan

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-07-17

💡 一句话要点

提出稀疏水印方法，在保证文本质量的同时提高LLM水印的检测能力

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

关键词: 大型语言模型 水印技术 稀疏水印 文本质量 词性标注

📋 核心要点

  1. 现有LLM水印方法在检测精度和文本质量之间存在权衡，难以兼顾。
  2. 提出稀疏水印，仅对少量token添加水印，并锚定到特定词性的词语上。
  3. 实验表明，该方法在保持高检测率的同时，显著提升了生成文本的质量。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，对其潜在误用的担忧日益增加。为了解决这个问题，水印技术被应用于LLM，从而能够简单有效地检测和监控生成的文本。然而，虽然现有方法能够以高精度区分带水印和不带水印的文本，但它们通常面临生成文本质量和水印过程有效性之间的权衡。本文提出了一种新型的LLM水印——稀疏水印，旨在通过将水印应用于分布在文本中的一小部分生成的token来缓解这种权衡。关键策略包括将带水印的token锚定到具有特定词性（POS）标签的单词。实验结果表明，所提出的水印方案实现了高检测率，同时在各种任务中生成了质量优于以往LLM水印方法的文本。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM水印方法在提高水印检测精度的同时，往往会牺牲生成文本的质量，例如流畅性、连贯性等。如何在保证水印检测能力的前提下，尽可能减少水印对文本质量的影响，是本文要解决的核心问题。现有方法通常对每个token都进行水印嵌入，导致文本质量下降。

核心思路：本文的核心思路是只对少量token添加水印，即“稀疏水印”。通过减少水印嵌入的频率，降低对文本生成过程的干扰，从而提升文本质量。同时，为了保证水印的检测能力，选择具有特定词性的词语（例如，名词、动词等）作为水印锚点，确保水印信息能够有效地保留在文本中。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 文本生成：使用LLM生成初始文本。2) 词性标注：对生成的文本进行词性标注，识别出具有特定词性的词语。3) 水印嵌入：选择具有特定词性的词语对应的token作为水印锚点，并对这些token进行水印嵌入。4) 水印检测：在待检测文本中，根据水印嵌入规则，提取水印信息，并判断文本是否包含水印。

关键创新：最重要的技术创新点在于稀疏水印的策略，即只对少量token添加水印。与现有方法对每个token都进行水印嵌入相比，该方法能够显著降低水印对文本生成过程的干扰，从而提升文本质量。此外，将水印锚定到特定词性的词语上，也有助于提高水印的鲁棒性和检测能力。

关键设计：关键设计包括：1) 水印锚点的选择：选择哪些词性的词语作为水印锚点？需要根据具体的任务和LLM的特性进行调整。2) 水印嵌入方法：如何将水印信息嵌入到选定的token中？可以使用现有的水印嵌入方法，例如，基于概率分布的偏置方法。3) 水印检测阈值的设定：如何设定水印检测的阈值，以区分带水印和不带水印的文本？需要根据实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的稀疏水印方法在保证高检测率的同时，显著提升了生成文本的质量。在多个文本生成任务上，与现有的LLM水印方法相比，该方法在BLEU、ROUGE等指标上均取得了显著提升，表明生成文本的流畅性和连贯性得到了有效改善。具体提升幅度未知，但整体效果优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要对LLM生成文本进行溯源和版权保护的场景，例如：新闻生成、内容创作、代码生成等。通过嵌入稀疏水印，可以在不影响文本质量的前提下，有效地追踪和识别LLM生成的内容，防止恶意使用和侵权行为。未来，该技术还可以扩展到其他类型的生成模型，例如图像生成和音频生成。

📄 摘要（原文）

With the widespread adoption of Large Language Models (LLMs), concerns about potential misuse have emerged. To this end, watermarking has been adapted to LLM, enabling a simple and effective way to detect and monitor generated text. However, while the existing methods can differentiate between watermarked and unwatermarked text with high accuracy, they often face a trade-off between the quality of the generated text and the effectiveness of the watermarking process. In this work, we present a novel type of LLM watermark, Sparse Watermark, which aims to mitigate this trade-off by applying watermarks to a small subset of generated tokens distributed across the text. The key strategy involves anchoring watermarked tokens to words that have specific Part-of-Speech (POS) tags. Our experimental results demonstrate that the proposed watermarking scheme achieves high detectability while generating text that outperforms previous LLM watermarking methods in quality across various tasks