Protecting Copyrighted Material with Unique Identifiers in Large Language Model Training
作者: Shuai Zhao, Linchao Zhu, Ruijie Quan, Yi Yang
分类: cs.CL, cs.CR, cs.IR, cs.LG
发布日期: 2024-03-23 (更新: 2025-07-16)
备注: A technical report, work mainly done in the early of 2024
💡 一句话要点
提出独特标识符以解决大语言模型训练中的版权问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 版权保护 成员推断 大语言模型 幽灵句子 独特标识符 自然语言处理 机器学习
📋 核心要点
- 核心问题：现有的成员推断方法存在误导性结果和复杂性，难以被普通用户理解和应用。
- 方法要点：提出插入与检测的方法，通过独特标识符实现版权材料的独立成员推断。
- 实验或效果：研究表明幽灵句子在实际场景中的应用潜力，并提供了相关应用的指导。
📝 摘要（中文）
在训练大型语言模型（LLMs）时，版权材料的滥用成为主要关注点。随着训练数据规模的增加和LLMs在日常生活中的普及，出现了两个问题：一是相似示例导致的错误正例成员推断结果；二是现有的成员推断方法通常过于复杂，难以被最终用户理解和使用。为了解决这些问题，本文提出了一种替代的插入与检测方法，倡导网络用户和内容平台使用独特标识符进行可靠的独立成员推断。用户和平台可以创建标识符，将其嵌入版权文本中，并在未来的LLMs中独立检测。我们引入了“幽灵句子”和用户友好的最后k个单词测试，允许最终用户与LLMs进行成员推断。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在大型语言模型训练中对版权材料的滥用问题。现有的成员推断方法存在误导性和复杂性，导致用户难以有效使用。
核心思路：提出一种插入与检测的方法，用户和平台可以创建独特标识符并将其嵌入版权文本中，以便在未来的LLMs中独立检测这些标识符。
技术框架：整体流程包括用户生成独特标识符、将其嵌入文本、以及通过幽灵句子和最后k个单词测试进行成员推断。主要模块包括标识符生成、文本嵌入和检测机制。
关键创新：最重要的创新点在于引入幽灵句子和用户友好的测试方法，使得成员推断变得更为直观和易于操作，与现有复杂方法形成鲜明对比。
关键设计：幽灵句子由随机自然词汇组成，具有定制元素以绕过过滤规则。最后k个单词测试要求幽灵句子重复多次（≥10次），并设计了额外的困惑度测试，以应对较少重复的情况。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，幽灵句子在成员推断中的有效性，尤其是在高重复率的情况下，表现出显著的准确性提升。通过对比实验，本文的方法在用户友好性和准确性上均优于传统的成员推断方法，提供了更为直观的使用体验。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括内容创作平台、版权保护机构和大型语言模型的开发者。通过使用独特标识符，用户可以有效地监控和保护其版权材料，提升版权管理的透明度和可靠性，未来可能对版权法律和技术标准产生深远影响。
📄 摘要（原文）
A primary concern regarding training large language models (LLMs) is whether they abuse copyrighted online text. With the increasing training data scale and the prevalence of LLMs in daily lives, two problems arise: \textbf{1)} false positive membership inference results misled by similar examples; \textbf{2)} membership inference methods are usually too complex for end users to understand and use. To address these issues, we propose an alternative \textit{insert-and-detect} methodology, advocating that web users and content platforms employ \textbf{\textit{unique identifiers}} for reliable and independent membership inference. Users and platforms can create their identifiers, embed them in copyrighted text, and independently detect them in future LLMs. As an initial demonstration, we introduce \textit{\textbf{ghost sentences}} and a user-friendly last-$k$ words test, allowing end users to chat with LLMs for membership inference. Ghost sentences consist primarily of unique passphrases of random natural words, which can come with customized elements to bypass possible filter rules. The last-$k$ words test requires a significant repetition time of ghost sentences~($\ge10$). For cases with fewer repetitions, we designed an extra perplexity test, as LLMs exhibit high perplexity when encountering unnatural passphrases. We also conduct a comprehensive study on the memorization and membership inference of ghost sentences, examining factors such as training data scales, model sizes, repetition times, insertion positions, wordlist of passphrases, alignment, \textit{etc}. Our study shows the possibility of applying ghost sentences in real scenarios and provides instructions for the potential application.