A Perplexity and Menger Curvature-Based Approach for Similarity Evaluation of Large Language Models

📄 arXiv: 2504.04216v2 📥 PDF

作者: Yuantao Zhang, Zhankui Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-05 (更新: 2025-04-08)

备注: 13 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出一种基于困惑度和门格尔曲率的大语言模型相似性评估方法

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

关键词: 大型语言模型 相似性评估 困惑度 门格尔曲率 模型复制检测 版权保护 模型溯源

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效量化大型语言模型之间的相似性，容易被恶意修改的模型绕过，导致版权和所有权纠纷。
  2. 该论文提出了一种基于困惑度曲线和门格尔曲率差异的新型相似性度量方法，能够更准确地评估LLM的相似程度。
  3. 实验结果表明，该方法优于现有基线方法，并且在检测模型复制方面表现出良好的能力，具有较强的泛化性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的兴起引发了数据和模型使用中关于版权侵权和不道德行为的担忧。例如，对现有LLM进行轻微修改可能被用来虚假地声称开发了新模型，从而导致模型复制和所有权侵权问题。本文通过引入一种新的度量标准来量化LLM的相似性，从而应对这些挑战。该度量标准利用困惑度曲线和门格尔曲率的差异。全面的实验验证了我们方法的性能，证明了其优于基线方法，并且能够推广到不同的模型和领域。此外，我们强调了我们的方法通过模拟检测模型复制的能力，突出了其在保护LLM的原创性和完整性方面的潜力。代码可在https://github.com/zyttt-coder/LLM_similarity 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）相似性评估的问题。现有方法在区分细微修改的模型时表现不佳，容易被用于模型抄袭和侵犯所有权。因此，需要一种更鲁棒、更准确的相似性度量方法，以保护LLM的原创性和完整性。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM在处理文本时产生的困惑度曲线，以及困惑度曲线的门格尔曲率差异来评估模型相似性。困惑度反映了模型对文本的理解程度，而门格尔曲率则反映了困惑度变化的剧烈程度。相似的模型在处理相同文本时，其困惑度曲线和门格尔曲率应具有相似的特征。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 选择一组具有代表性的文本数据集；2) 使用待比较的LLM分别计算这些数据集的困惑度，生成困惑度曲线；3) 计算每条困惑度曲线的门格尔曲率；4) 通过比较困惑度曲线和门格尔曲率的差异，计算模型之间的相似性得分。具体相似性度量方式未知。

关键创新：该方法的关键创新在于将困惑度曲线和门格尔曲率的概念引入到LLM相似性评估中。与传统的基于模型参数或输出结果的比较方法相比，该方法能够更有效地捕捉模型在处理文本时的内在特征，从而更准确地评估模型相似性。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。门格尔曲率的具体计算方式未知，困惑度曲线差异的量化方法也未知。相似性得分的计算方式也未明确说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在LLM相似性评估方面优于现有基线方法，能够更准确地检测模型复制行为。具体性能数据和提升幅度未知，但论文强调了该方法在不同模型和领域上的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大型语言模型的版权保护、模型溯源、恶意模型检测等领域。通过评估模型的相似性，可以有效防止模型抄袭和侵权行为，维护LLM市场的健康发展。此外，该方法还可以用于评估不同模型的性能差异，为模型选择和优化提供参考。

📄 摘要（原文）

The rise of Large Language Models (LLMs) has brought about concerns regarding copyright infringement and unethical practices in data and model usage. For instance, slight modifications to existing LLMs may be used to falsely claim the development of new models, leading to issues of model copying and violations of ownership rights. This paper addresses these challenges by introducing a novel metric for quantifying LLM similarity, which leverages perplexity curves and differences in Menger curvature. Comprehensive experiments validate the performance of our methodology, demonstrating its superiority over baseline methods and its ability to generalize across diverse models and domains. Furthermore, we highlight the capability of our approach in detecting model replication through simulations, emphasizing its potential to preserve the originality and integrity of LLMs. Code is available at https://github.com/zyttt-coder/LLM_similarity.