Copyright Traps for Large Language Models

📄 arXiv: 2402.09363v2 📥 PDF

作者: Matthieu Meeus, Igor Shilov, Manuel Faysse, Yves-Alexandre de Montjoye

分类: cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-02-14 (更新: 2024-06-04)

备注: 41st International Conference on Machine Learning (ICML 2024)

💡 一句话要点

提出版权陷阱以检测大型语言模型中的版权内容

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

关键词: 版权检测 大型语言模型 记忆机制 随机对照实验 虚构条目

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖于自然记忆，无法有效检测不自然记忆的模型，尤其是中等规模的1B模型。
  2. 本文提出通过在原始内容中插入虚构条目（版权陷阱）来检测LLMs中的版权材料，适用于不自然记忆的模型。
  3. 实验结果显示，较长的重复序列可以可靠检测，AUC达到0.75，验证了版权陷阱的有效性。

📝 摘要（中文）

关于使用受版权保护内容训练大型语言模型（LLMs）的合理使用问题正在积极讨论中。本文提出了一种新任务：通过黑箱访问训练模型推断某段内容是否在训练中被见过。现有方法依赖于自然发生的内容记忆，而我们假设并确认这些方法对不自然记忆的模型（如中等规模的1B模型）无效。我们提出使用版权陷阱，即在原始内容中插入虚构条目，以检测LLMs中版权材料的使用。通过随机对照实验，我们验证了目标模型中内容的使用在现有方法下是不可检测的，并发现较长的重复序列可以可靠地作为版权陷阱。我们的研究不仅对版权应用有贡献，还促进了对LLM记忆的研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效检测大型语言模型中使用的版权内容的问题。现有方法在面对不自然记忆的模型时表现不佳，无法准确识别训练数据中的版权材料。

核心思路：我们提出使用版权陷阱，通过在原始内容中插入虚构条目，来检测模型是否使用了受版权保护的材料。这种方法特别适用于不自然记忆的模型，能够有效识别其训练数据中的版权内容。

技术框架：整体架构包括设计随机对照实验，插入版权陷阱到原始内容（如书籍），并训练一个1.3B的LLM。实验分为验证内容不可检测性和评估版权陷阱有效性两个阶段。

关键创新：最重要的技术创新在于使用版权陷阱的概念，尤其是针对不自然记忆的模型，提供了一种新的检测方法。与现有方法的本质区别在于，现有方法依赖于自然记忆，而我们的方法则不受此限制。

关键设计：在实验中，我们设计了特定的虚构条目，并设置了重复次数（如100次）来测试其可检测性。我们发现，较长的重复序列在检测上表现优异，AUC值达到0.75，显示出其作为版权陷阱的潜力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，现有方法无法检测中等长度的版权陷阱句子，而较长的重复序列可以可靠检测，AUC达到0.75。这一发现不仅验证了版权陷阱的有效性，也揭示了模型记忆与序列特性之间的因果关系。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括版权保护、内容创作和大型语言模型的训练与评估。通过有效检测版权内容，能够帮助开发者遵循法律法规，减少版权纠纷。此外，研究结果也为理解LLM的记忆机制提供了新的视角，可能影响未来模型的设计与训练策略。

📄 摘要（原文）

Questions of fair use of copyright-protected content to train Large Language Models (LLMs) are being actively debated. Document-level inference has been proposed as a new task: inferring from black-box access to the trained model whether a piece of content has been seen during training. SOTA methods however rely on naturally occurring memorization of (part of) the content. While very effective against models that memorize significantly, we hypothesize--and later confirm--that they will not work against models that do not naturally memorize, e.g. medium-size 1B models. We here propose to use copyright traps, the inclusion of fictitious entries in original content, to detect the use of copyrighted materials in LLMs with a focus on models where memorization does not naturally occur. We carefully design a randomized controlled experimental setup, inserting traps into original content (books) and train a 1.3B LLM from scratch. We first validate that the use of content in our target model would be undetectable using existing methods. We then show, contrary to intuition, that even medium-length trap sentences repeated a significant number of times (100) are not detectable using existing methods. However, we show that longer sequences repeated a large number of times can be reliably detected (AUC=0.75) and used as copyright traps. Beyond copyright applications, our findings contribute to the study of LLM memorization: the randomized controlled setup enables us to draw causal relationships between memorization and certain sequence properties such as repetition in model training data and perplexity.