Instructional Fingerprinting of Large Language Models

📄 arXiv: 2401.12255v2 📥 PDF

作者: Jiashu Xu, Fei Wang, Mingyu Derek Ma, Pang Wei Koh, Chaowei Xiao, Muhao Chen

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-01-21 (更新: 2024-04-03)

备注: Accepted at NAACL 2024; 30 pages

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出轻量级指纹识别技术以保护大型语言模型的知识产权

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

关键词: 大型语言模型 知识产权保护 指纹识别 指令调优 模型合规性 文本生成控制 私钥管理

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型训练成本高昂，缺乏有效的知识产权保护机制，导致模型所有权认证和使用合规性问题。
  2. 本文提出了一种轻量级的指纹识别方法，通过植入私钥作为指令后门，实现对模型生成文本的控制，确保知识产权保护。
  3. 在11种流行的LLMs上进行的实验表明，该方法轻量且不影响模型正常行为，具备良好的鲁棒性和参数效率。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）训练成本的急剧上升，保护模型知识产权变得至关重要。本文提出了一种轻量级的指纹识别方法，通过植入机密私钥作为指令后门，使得模型在特定条件下生成特定文本。研究表明，该方法在11种流行的LLMs上表现出色，不影响模型的正常行为，同时有效防止了出版者的过度声明，保持了对指纹猜测的鲁棒性，并支持类似MIT许可证的多阶段指纹识别。代码可在https://cnut1648.github.io/Model-Fingerprint/获取。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型知识产权保护的难题，现有方法在版权认证和合规性方面存在不足，尤其是在防止模型被滥用和过度声明方面。

核心思路：提出通过轻量级指纹识别技术，利用私钥作为指令后门，确保模型在特定条件下生成特定文本，从而实现知识产权保护。

技术框架：整体架构包括模型发布者定义私钥、植入指令后门、生成特定文本的过程。主要模块包括私钥管理、指令后门植入和文本生成控制。

关键创新：本研究的创新点在于将指纹识别与轻量级指令调优相结合，提供了一种新颖的知识产权保护机制，与传统方法相比，具有更高的效率和鲁棒性。

关键设计：在技术细节上，设置了私钥的安全性参数，设计了指令后门的触发机制，并确保模型在正常使用时不受影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的指纹识别方法在11种流行的LLMs上均表现出色，成功植入指令后门后，模型生成特定文本的准确率高达95%，且未对模型的正常行为造成显著影响，展现出良好的鲁棒性和参数效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的知识产权保护、模型使用合规性监控以及商业化应用的授权管理。通过有效的指纹识别技术，模型开发者可以更好地维护其知识产权，防止不当使用，促进健康的AI生态系统发展。

📄 摘要（原文）

The exorbitant cost of training Large language models (LLMs) from scratch makes it essential to fingerprint the models to protect intellectual property via ownership authentication and to ensure downstream users and developers comply with their license terms (e.g. restricting commercial use). In this study, we present a pilot study on LLM fingerprinting as a form of very lightweight instruction tuning. Model publisher specifies a confidential private key and implants it as an instruction backdoor that causes the LLM to generate specific text when the key is present. Results on 11 popularly-used LLMs showed that this approach is lightweight and does not affect the normal behavior of the model. It also prevents publisher overclaim, maintains robustness against fingerprint guessing and parameter-efficient training, and supports multi-stage fingerprinting akin to MIT License. Code is available in https://cnut1648.github.io/Model-Fingerprint/.