Identifying the Source of Generation for Large Language Models

📄 arXiv: 2407.12846v1 📥 PDF

作者: Bumjin Park, Jaesik Choi

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-07-05

备注: ICPRAI 2024

💡 一句话要点

提出双元语法源标识符，用于识别大型语言模型生成文本的来源。

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

关键词: 大型语言模型 来源识别 可追溯性 双元语法 多层感知器

📋 核心要点

  1. 大型语言模型无法提供生成文本的来源信息，这给用户判断内容的真实性和可靠性带来了挑战。
  2. 论文提出一种token级别的来源识别方法，通过训练双元语法源标识符，将token表示映射到原始文档。
  3. 实验结果表明，该方法在识别token级别的来源方面具有潜力，为LLM的安全使用提供了一种可能的解决方案。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在预训练阶段记忆了来自多个文档来源的文本。LLM训练的目标是最大化文本的可能性，但既不接收文本的来源信息，也不记忆来源。因此，LLM无法提供生成内容的文档信息，用户也无法获得任何关于可靠性的提示，这对于事实性和隐私侵犯至关重要。本文提出了一种token级别的来源识别方法，在解码步骤中将token表示映射到参考文档。我们提出了一种双元语法源标识符，这是一个多层感知器，以两个连续的token表示作为输入，以获得更好的泛化能力。我们在Wikipedia和PG19数据集上，针对多个LLM、层位置和标识符大小进行了广泛的实验。总体结果表明，token级别的来源标识符有可能用于追踪文档，这对于LLM的安全使用至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型生成文本时，无法追溯文本来源的问题。现有方法的痛点在于，LLM在预训练过程中没有显式地学习文本的来源信息，导致生成的内容缺乏可追溯性，难以评估其真实性和可靠性。

核心思路：论文的核心思路是在解码阶段，为每个生成的token识别其最可能的来源文档。通过训练一个源标识符，将token的表示映射到预训练语料库中的文档。这种方法允许在token级别追踪文本的来源，从而提高生成内容的可信度。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 使用LLM生成文本；2) 提取每个token的表示向量；3) 将连续两个token的表示向量输入到双元语法源标识符中；4) 源标识符输出每个文档作为来源的概率；5) 选择概率最高的文档作为该token的来源。

关键创新：该方法的关键创新在于提出了双元语法源标识符，它使用两个连续的token表示作为输入，从而更好地捕捉上下文信息，提高来源识别的准确性。与传统的单token源标识符相比，双元语法源标识符能够更好地泛化到未见过的文本。

关键设计：双元语法源标识符是一个多层感知器（MLP），其输入是两个连续token的表示向量的拼接。MLP的输出层使用softmax函数，输出每个文档作为来源的概率。论文实验中探索了不同的LLM、不同的层位置（用于提取token表示）以及不同的标识符大小。损失函数采用交叉熵损失，优化目标是最大化正确来源文档的概率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的双元语法源标识符在Wikipedia和PG19数据集上取得了良好的效果。通过调整LLM的层位置和标识符大小，可以进一步提高来源识别的准确性。实验结果验证了token级别来源识别的可行性，并为LLM的安全使用提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提高大型语言模型生成内容的透明度和可信度。例如，可以为用户提供生成文本的来源信息，帮助用户评估内容的真实性。此外，该技术还可以用于检测LLM是否抄袭或泄露隐私信息，从而促进LLM的安全使用。未来，该技术可以与版权保护、内容审核等领域相结合，构建更加可信赖的AI生态系统。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) memorize text from several sources of documents. In pretraining, LLM trains to maximize the likelihood of text but neither receives the source of the text nor memorizes the source. Accordingly, LLM can not provide document information on the generated content, and users do not obtain any hint of reliability, which is crucial for factuality or privacy infringement. This work introduces token-level source identification in the decoding step, which maps the token representation to the reference document. We propose a bi-gram source identifier, a multi-layer perceptron with two successive token representations as input for better generalization. We conduct extensive experiments on Wikipedia and PG19 datasets with several LLMs, layer locations, and identifier sizes. The overall results show a possibility of token-level source identifiers for tracing the document, a crucial problem for the safe use of LLMs.