利用模型微調后表征不變性打造

原標題：專治大模型“套殼”！上海AI實驗室等給LLM做“指紋識別”，模型剪枝、合并等也無所遁形
文章來源：量子位
內容字數：5065字

量子位投稿摘要：REEF方法有效檢測大模型“套殼”行為

近日，來自上海AI Lab邵婧課題組的學者們提出了一種名為REEF（Representation Encoding Fingerprints）的方法，旨在有效檢測大語言模型（LLM）的未經授權的后續開發行為，通常被稱為“套殼”行為。該方法在不影響模型性能的情況下，通過表征編碼實現對源模型的精準識別，為大模型開發團隊應對侵權問題提供了新的解決方案。

1. REEF的關鍵思想

REEF依賴于模型在微調后的表征“不變性”，通過計算源模型與被測模型的CKA（中心核對齊）相似性來判斷二者的關系。CKA是一種用于測量兩組隨機變量之間性的相似性指數，能夠確保在不同的排列和縮放變換下保持魯棒性。這一特點使得REEF能夠有效識別經過剪枝、合并等處理后的衍生模型。

2. 實驗驗證與魯棒性

研究者將REEF應用于多種通過微調、剪枝、合并等手段衍生出的模型，結果顯示REEF在這些情況下依然能夠準確識別源模型，驗證了其優越的魯棒性。具體而言，REEF在使用多達700B tokens進行微調時仍能保持高達0.9962的相似度，對高達90%的剪枝比率也表現出良好的識別準確性。

3. 跨數據集的有效性

REEF的有效性還體現在其對不同數據集的適應性。實驗表明，REEF在多個數據集上均能穩定識別源模型，并且在樣本量較少時也能實現可靠的指紋識別。這使得REEF不僅在實際應用中具備高效性，也為模型的知識產權保護提供了有力支持。

4. 結論與展望

REEF方法為大模型的開發與知識產權管理提供了一種新標準，推動了更透明與合作的AI社區。作者們相信，這一研究成果將促進AI模型的保護與安全可信性的發展。

相關論文鏈接：[REEF論文](https://arxiv.org/abs/2410.14273)，項目主頁：[REEF項目](https://github.com/tmylla/REEF)。

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破