Ghost Sentence: A Tool for Copyrighting Data from Large Language Models

Core Concepts

Users can protect their data from large language models by embedding ghost sentences in their public documents.

Abstract

Web user data is crucial for pre-training and fine-tuning large language models (LLMs).
Users can insert personal passphrases, known as ghost sentences, to confirm if LLMs are using their data.
Ghost sentences help users safeguard their data from unauthorized use by LLMs.
The effectiveness of ghost sentences is evaluated through user training data identification tasks.
Different datasets and evaluation metrics are used to assess the memorization performance of LLMs with ghost sentences.
Longer ghost sentences and strategic insertion positions enhance memorization accuracy.
The impact of model sizes, learning rates, and training epochs on memorization performance is explored.
Continuing pre-training with ghost sentences requires larger repetition times for effective memorization.

Stats

11 out of 16 users with ghost sentences identify their data within the generation content.
61 out of 64 users with ghost sentences identify their data within the LLM output.
Users who have more than 10 public documents should consider using a diceware passphrase.
The success rate of memorization is determined by the number of users and average repetition times of ghost sentences.
The bigger the model, the smaller the repetition times required for memorization.

Quotes

"Users can intentionally insert personal passphrases into their public documents to protect their data from misuse by large language models."
"Ghost sentences act as hidden guards within user documents, remaining concealed from LLM trainers but known to users."
"Longer ghost sentences are generally easier to memorize for LLMs."

Key Insights Distilled From

Ghost Sentence

by Shuai Zhao,L... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15740.pdf

Deeper Inquiries

How can users ensure that inserting ghost sentences does not compromise the natural flow of their documents

ユーザーがゴーストセンテンスを挿入しても、文書の自然な流れが損なわれないようにする方法はいくつかあります。まず、ゴーストセンテンスを文脈に適した場所に巧妙に配置することが重要です。例えば、文章の後半部分や自然な休憩ポイントに挿入することで、読み手がそれを無理なく受け入れる可能性が高まります。また、ゴーストセンテンスを短く保ち、文体や内容と整合性のあるものにすることも大切です。さらに、言葉遣いや表現方法を工夫し、ゴーストセンテンスが不自然であることを最小限に抑える努力も必要です。

What potential ethical concerns may arise from using ghost sentences to protect user data

ゴーストセンテンスを使用してユーザーデータを保護する際に生じる潜在的な倫理上の懸念はいくつかあります。まず第一に、「偽装」された情報や意図的なデータ操作が他者から誤解されたり誤用されたりするリスクが考えられます。また、特定のコミュニティ内で共有されている情報やコードラインへの不正アクセスや乱用も問題視され得ます。さらに、本来公開すべきではない秘匿情報やプライバシー侵害の可能性も考慮しなければなりません。

How might the concept of ghost sentences be applied in other areas beyond copyright protection

ゴーストセンテンスというコピー保護技術は著作権だけでなく他の領域でも活用可能です。

デジタルフォレnsics: フェイクニュース対策やオリジナルコ ントent追跡
サイバーセキュリty: 不正アクcess防止および攻撃追跡
教育業界: 学生作品盗用防止および学習透明化
これら以外でも利用範囲は広く，創造的思考次第で多岐 亡羊補牢します．