UTF：利用未充分訓練的詞彙作為指紋 —— 一種新穎的大型語言模型識別方法

核心概念

UTF 是一種新穎的 LLM 指紋識別方法，利用模型中未充分訓練的詞彙嵌入獨特的輸入輸出對，從而實現模型所有權驗證，同時最大程度地減少對模型性能的影響。

摘要

UTF：利用未充分訓練的詞彙作為指紋 —— 一種新穎的大型語言模型識別方法

本研究論文提出了一種名為 UTF 的新型大型語言模型 (LLM) 指紋識別方法，旨在解決現有技術的局限性。隨著 LLM 的普及，未經授權的使用、侵犯智慧財產權以及模型驗證的需求日益增長，LLM 指紋識別應運而生。然而，傳統方法通常需要大量的計算開銷或白盒驗證訪問權限，並且容易受到模型微調和隨機猜測的影響。
UTF 方法利用模型中未充分訓練的詞彙（即在訓練階段模型未完全學習的詞彙）來嵌入獨特的輸入輸出對，作為模型的指紋。由於這些詞彙在模型的內部表示中較少建立關聯，因此可以以最小的干擾形成新的關聯。通過將特定的未充分訓練詞彙映射到指定的輸出，UTF 可以有效地嵌入模型能夠可靠記住的指紋。
與現有方法相比，UTF 具有以下優勢：

黑盒訪問： UTF 不需要訪問目標模型的權重，使其適用於只能獲取模型預測結果的真實場景。
對性能影響最小： 由於未充分訓練的詞彙在常規訓練中很少使用，因此對模型進行微調以將其與特定輸出相關聯不會顯著影響模型在標準基準測試中的性能。
高效性： 與需要大量額外數據集和計算資源以最大程度地減少性能下降的先前方法相比，UTF 非常高效。
對進一步微調的魯棒性： 使用未充分訓練的詞彙嵌入的指紋可以抵抗在其他數據集上進行的後續微調，確保模型所有權的長期可追溯性。
減少誤報： UTF 消除了對聊天對話的需求，直接使用特定輸入，顯著降低了隨機輸入引發指紋輸出（即誤報）的可能性。
實驗結果表明，UTF 在各種 LLM 上都非常有效、可靠且持久，即使在對大型數據集進行微調後也是如此。與現有方法相比，UTF 顯著減少了誤報，並且嵌入指紋所需的計算資源最少。這些發現突出了使用未充分訓練的詞彙作為建立模型所有權和可追溯性的穩健且有效方法的潛力。

統計資料

研究人員調查了 4 種不同的開源大型語言模型，參數約為 7B，包括 Meta Llama2-7B-chat、LMSYS Vicuna7B-v1.5、LLM360 Amber-7B 和 Gemma-7B-Instruct。
模型在單個指紋對上進行微調，輸入 x 由 11 到 15 個隨機選擇的未充分訓練詞彙串聯而成，輸出 y 由 5 個隨機選擇的未充分訓練詞彙串聯而成。
模型在這個單一指紋對上進行微調 30 個 epoch，學習率設置為 2 × 10^-5。
UTF 方法僅需約 6-26 分鐘即可將指紋嵌入模型。

從以下內容提煉的關鍵洞見

UTF:Undertrained Tokens as Fingerprints A Novel Approach to LLM Identification

by Jiacheng Cai... 於 arxiv.org 10-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.12318.pdf

深入探究

在保護 LLM 智慧財產權方面，除了指紋識別技術，還有哪些其他有前景的方向？

除了指紋識別技術，以下方向在保護 LLM 智慧財產權方面也具有前景：

數位水印（Digital Watermarking）: 將特定資訊嵌入模型的輸出中，例如在生成的文本中隱藏特定模式或統計特徵。這種方法可以驗證模型的來源，即使模型被微調或修改。
模型驗證（Model Verification）: 開發技術來驗證模型的完整性和真實性，例如使用區塊鏈技術追蹤模型的訓練過程和修改歷史。
法律和政策框架（Legal and Policy Frameworks）: 建立明確的法律和政策框架來保護 LLM 的智慧財產權，例如制定專門針對 LLM 的版權法或商業秘密法。
可信執行環境（Trusted Execution Environments, TEE）: 在 TEE 中運行 LLM，限制對模型參數和內部狀態的訪問，防止未經授權的複製和使用。
聯邦學習（Federated Learning）: 在分散的數據集上訓練 LLM，無需共享原始數據，可以保護數據隱私並減少模型被單一實體控制的風險。

這些方向可以相互補充，形成一個多層次的保護體系，更有效地保護 LLM 的智慧財產權。

如果攻擊者事先知道模型使用了 UTF 方法，是否可以設計出針對性的攻擊手段來破解指紋？

是的，如果攻擊者事先知道模型使用了 UTF 方法，他們可能會設計出針對性的攻擊手段來破解指紋。以下是一些可能的攻擊方式：

窮舉搜尋 (Brute-force Search): 攻擊者可以嘗試窮舉所有可能的未充分訓練詞彙組合，並觀察模型的輸出是否與預期的指紋輸出相符。然而，這種方法的效率取決於未充分訓練詞彙的數量和指紋的長度，如果指紋設計得當，窮舉搜尋的成本會非常高。
差異分析 (Differential Analysis): 攻擊者可以利用多個輸入樣本，比較模型在接收到包含和不包含指紋觸發詞彙時的輸出差異，嘗試推斷出指紋的嵌入方式和位置。
對抗訓練 (Adversarial Training): 攻擊者可以嘗試對模型進行對抗訓練，微調模型參數，使其在保留原有功能的同時，消除或隱藏指紋信息。

為了提高 UTF 方法的安全性，可以考慮以下防禦措施：

增加指紋的長度和隨機性: 使用更長的、更隨機的未充分訓練詞彙組合來構造指紋，增加攻擊者破解的難度。
結合其他指紋技術: 將 UTF 方法與其他指紋技術結合使用，例如數位水印或模型驗證，構建更安全的防護體系。
動態更新指紋: 定期更新模型的指紋，使攻擊者難以掌握最新的指紋信息。

總之，UTF 方法並非絕對安全，需要不斷改進和完善，才能有效應對潛在的攻擊。

未充分訓練詞彙的特性是否可以用於其他自然語言處理任務，例如模型壓縮或知識蒸餾？

是的，未充分訓練詞彙的特性有可能被應用於其他自然語言處理任務，例如模型壓縮或知識蒸餾。
模型壓縮:

剪枝 (Pruning): 未充分訓練詞彙對應的模型參數通常貢獻較小，可以被視為冗餘信息進行剪枝，從而壓縮模型大小。
量化 (Quantization): 可以針對未充分訓練詞彙對應的參數使用更低比特的量化策略，在不顯著影響模型性能的情況下，進一步壓縮模型。
知識蒸餾:

選擇性蒸餾 (Selective Distillation): 在知識蒸餾過程中，可以重點關注充分訓練詞彙的輸出，而忽略或降低未充分訓練詞彙的影響，提高蒸餾效率和學生模型的性能。
基於未充分訓練詞彙的正則化 (Regularization): 可以設計基於未充分訓練詞彙的正則化項，鼓勵學生模型學習教師模型中充分訓練詞彙的知識，同時避免過度擬合未充分訓練詞彙的輸出。
然而，將未充分訓練詞彙應用於其他任務也面臨一些挑戰：

任務相關性: 未充分訓練詞彙的定義和特性與具體的 NLP 任務密切相關，需要針對不同的任務進行調整和適配。
性能影響: 過度利用未充分訓練詞彙的信息可能會損害模型在某些任務上的性能，需要在壓縮比、蒸餾效率和模型性能之間取得平衡。
總體而言，未充分訓練詞彙為 NLP 領域提供了一個新的研究视角，探索其在模型壓縮、知識蒸餾等任務中的應用，具有潛在的研究價值。