上海AI实验室携手中科院及多所高校发布REEF——针对大型模型的指纹辨识技术

REEF代表什么

REEF（表示编码指纹）是一种应用于大型语言模型（LLM）中的指纹技术方案。该方法通过在训练期间植入特定信息的方式为每个语言模型创建一个独特的“指纹”，这不仅记录了模型的核心特性，还跟踪其各个阶段的发展历程。“REEF”以其精确性、低资源消耗、强稳定性和良好的兼容性著称，并能够在不影响模型效能的前提下提供高度准确的识别能力。即便经过多次调整或与其他模块整合，“REEF”的独特标识依然能够被可靠地检测出来。

REEF的核心作用

• 模型生物特征辨识REEF技术利用生成的特殊“标识”来辨识和区别各类大型语言模型（LLM），这种能力在面对经历过修剪或是融合过程的模型时依然有效，确保其能够精准地进行辨别。
• 著作权防护REEF技术能够有效地防范模型遭受仿冒或掩饰的情况，保障了模型的著作权，并阻止未授权的利用与修改行为，从而为维护模型知识产权提供了坚实的支撑。
• 精准识别能力利用REEF技术可以确保在不影响模型效能的前提下，对其实施精准辨识。即便该模型历经数次调整或是整合，依旧能够保持其独特“标识”的精确可追溯性。
• 低成本采用REEF技术并不会大幅提高模型在计算与存储方面的开支，使其能够被广泛应用于大小不同的各类模型中。
• 相容性REEF技术能够轻易地与已有的大规模语言模型结合使用，且不需要做大幅度的架构改动。
• 制止违法行为REEF技术引入了处理大型模型版权侵犯问题的新方法，能够有效遏制未授权的模型拷贝、改编及整合活动。

REEF的核心技术机制

• 抽取特性表示REEF系统最初是从大型语言模型（LLM）的内在架构中抽取重要特性，这些特性体现了模型独有的特点。
• 生成代码矢量抽取的特性接着会被转换为一个精简的矢量形式，被称为“指纹”。这种“指纹”携带了该模型的核心数据，并能够展示出其在各种任务中的性能特征。
• 散列函数编译HeaderCodeREEF平台采用了一种依赖于哈希算法的编码技术，它把特征矢量转化为定长的二进制序列，从而达到节省存储资源和加快辨识速率的目的。
• 噪音抵抗能力设计REEF系统采用了抗噪措施，确保即便在模型经历剪枝或融合后，“指纹”的一致性仍能得以维持。
• 核心校准一致度（CCA）REEF框架评估了在同一数据集上疑似模型与受损模型特征表达间的CKA接近程度。这里使用的CKA是依据希尔伯特-施密特定律（HSIC）构建的一种相似度量标准，旨在考察两个随机变量集合的相互依赖关系。
• 无需培训的方案REEF采用了一种无需训练的方式，这确保了其不对模型的整体效能造成影响，并且不带来任何附加的训练开销。
• 稳定性REEF具备适应多种后继模型开发技术的能力，如精细调整、裁剪、集成、排序及比例变化等。即便是在经历了广泛精细调整或是大幅裁剪之后，REEF依然能够高效地辨识出受影响的模型。

REEF的项目位置

• arXiv科技文章该链接指向了一篇在ArXiv平台上发布的学术论文的PDF版本。这篇论文详细探讨了某一特定的研究领域或课题，提供了新的见解、方法或是理论框架。为了获取具体的信息，建议直接查阅文档内容。

REEF的使用场合

• 科学研究探究REEF系统能够辅助研究者迅速确认并检验模型的出处，保障科研成果的真实性与可信度。
• 在商务范畴内维护知识产权权益REEF平台能够为企业供应坚实的版权防护措施，避免竞争者采用非正当途径获取并利用其科研成就。
• 政府部门与监管单位REEF平台能够为政府部门及监管单位提供支持，助力它们更有效地管理与监控人工智能技术的应用情况，保障技术向健康方向发展，并维护社会公正。
• 保护知识财产权利REEF系统能够协助企业与个人有效地避免模型被未经授权使用的情况，保障其正当权益。
• 技术管控REEF平台能够助力政府部门及监管单位更有效地管理与监控人工智能技术的应用。