Watermarking is an important tool for promoting the responsible use of language models (LMs). Existing watermarks insert a signal into generated tokens that either flags LM-generated text (zero-bit watermarking) or encodes more complex messages (multi-bit watermarking). Though a number of recent multi-bit watermarks insert several bits into text without perturbing average next-token predictions, they largely extend design principles from the zero-bit setting, such as encoding a single bit per token. Notably, the information-theoretic capacity of multi-bit watermarking -- the maximum number of bits per token that can be inserted and detected without changing average next-token predictions -- has remained unknown. We address this gap by deriving the first capacity characterization of multi-bit watermarks. Our results inform the design of ArcMark: a new watermark construction based on coding-theoretic principles that, under certain assumptions, achieves the capacity of the multi-bit watermark channel. In practice, ArcMark outperforms competing multi-bit watermarks in terms of bit rate per token and detection accuracy. Our work demonstrates that LM watermarking is fundamentally a channel coding problem, paving the way for principled coding-theoretic approaches to watermark design.


翻译:水印技术是促进语言模型(LM)负责任使用的重要工具。现有水印方法通过向生成标记中嵌入信号,实现两种功能:标记LM生成文本(零比特水印)或编码更复杂的消息(多比特水印)。尽管近期多项多比特水印技术能在不扰动平均下一标记预测的前提下向文本嵌入多个比特,但这些方法大多沿用了零比特水印的设计原则,例如每个标记仅编码单个比特。值得注意的是,多比特水印的信息论容量——即在保持平均下一标记预测不变的前提下,每个标记可嵌入和检测的最大比特数——始终未知。我们通过首次推导多比特水印的容量表征来填补这一空白。基于此理论成果,我们设计了ArcMark:一种基于编码理论原理的新型水印架构,在特定假设下可实现多比特水印信道的理论容量。实际应用中,ArcMark在每标记比特率和检测准确率方面均优于现有多比特水印方案。本研究表明LM水印本质上属于信道编码问题,为基于编码理论的系统性水印设计方法开辟了新路径。

0
下载
关闭预览

相关内容

面向 AI 生成图像的安全与鲁棒水印:全面综述
专知会员服务
14+阅读 · 2025年10月6日
大模型时代下的文本水印综述
专知会员服务
35+阅读 · 2024年1月26日
使用多模态语言模型生成图像
专知会员服务
32+阅读 · 2023年8月23日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年7月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月23日
Arxiv
0+阅读 · 2月6日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:30
多智能体协作机制
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:26
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
9+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
7+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
14+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
5+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员