核心概念
大規模言語モデルにおけるマルチビット情報埋め込みの効果的な手法を提案し、その性能を示す。
統計資料
大規模言語モデル生成時間: Cyclic-Shift(16-bit→24-bit)で約3.6倍増加
エンコード/デコード時の遅延: MPACはビット幅増加時でも増加せず
メッセージ長: POSIX標準では5文字のユーザー名をエンコードする際に35ビット以上必要
引述
"Our proposed method Multi-bit watermark via Position Allocation (MPAC) first allocates each token pseudo-randomly onto a sub-unit of the message to be embedded."
"MPAC can maintain the watermark under various corruptions, even at 32-bit, showing benefits of decomposing the message by positions."