在AI時代,保護大型語言模型(LLM)的知識產(chǎn)權顯得尤為重要。
上海人工智能實驗室提出的REEF方法,通過特征表示進行模型指紋識別,能夠有效識別“套殼”模型,而不影響模型性能。
REEF的魯棒性和理論保證使其在面對各種微調(diào)和改造時依然有效,為打擊未經(jīng)授權使用提供了新的手段。
REEF是一種基于特征表示的模型指紋識別方法,不依賴特定層的表示,具有較強的魯棒性。
該方法通過比較模型在相同樣本上的特征表示的中心核對齊(CKA)相似度,識別潛在的“套殼”模型。
實驗結果顯示,REEF在識別“套殼”模型方面優(yōu)于現(xiàn)有方法,為保護LLM知識產(chǎn)權提供了新的工具。
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