REEF – 上海AI Lab联合中科院等高校推出用于大模型的指纹识别技术-爱论文

REEF是什么

REEF（Representation Encoding Fingerprints）是用于大型语言模型（LLM）的指纹识别技术。通过在模型训练过程中嵌入特定的编码信息，为每个模型生成一个唯一的“指纹”，这个“指纹”包含了模型的基本特征和在不同阶段的演变过程。REEF技术具有高精度、低开销、鲁棒性和兼容性的特点，能在不降低模型性能的情况下，实现对模型的高精度识别，即使模型经过多次修改或合并，“指纹”仍然能被准确识别。

REEF的主要功能

模型指纹识别：REEF技术通过为大型语言模型（LLM）创建独特的“指纹”，能够识别并区分不同的大型模型，即使这些模型经过了剪枝或合并处理，也能被准确识别。版权保护：REEF技术有效防止模型被“套壳”或伪装，保护模型版权，防止未经授权的使用和篡改，为模型的版权保护提供了有力支持。高精度识别：REEF技术能够在不降低模型性能的情况下，实现对模型的高精度识别，即使模型经过多次修改或合并，其“指纹”仍然能够被准确识别。低开销：REEF技术的实现方式不会显著增加模型的计算和存储成本，可以在各种规模的模型上广泛应用。兼容性：REEF技术可以与现有的大型语言模型无缝集成，无需对模型结构进行重大调整。打击非法行为：REEF技术提供了一种应对大模型侵权问题的新手段，打击未经授权的模型复制、修改或合并行为。

REEF的技术原理

特征表示提取：REEF系统首先从大型语言模型（LLM）的内部结构中提取关键特征，这些特征能够反映模型的独特属性。编码向量生成：提取的特征随后被编码成一个紧凑的向量，即“指纹”，这个“指纹”包含了模型的基本信息，能反映出模型在不同任务上的表现特点。哈希函数编码：REEF系统使用基于哈希函数的编码方法，将特征向量转换为固定长度的二进制字符串，以减少存储空间并提高识别速度。噪声鲁棒性机制：REEF系统引入了噪声鲁棒性机制，即使模型经过剪枝或合并处理，也能保持“指纹”的一致性。中心核对齐相似度（CKA）：REEF系统比较嫌疑模型和受害模型在相同样本上的特征表示的CKA相似度，CKA是一种基于Hilbert-Schmidt独立性准则（HSIC）的相似度指标，用于衡量两组随机变量之间的独立性。免训练方法：REEF是一种免训练的方法，这意味着它不会损害模型的整体性能，也不会增加额外的训练成本。鲁棒性：REEF对各种后续模型开发技术（包括微调、剪枝、合并、排列和缩放变换）都具有弹性，即使模型经过大量微调或剪枝，REEF仍能有效识别受害模型。

REEF的项目地址

arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.14273

REEF的应用场景

学术研究：REEF系统可以帮助研究人员快速识别和验证模型的来源，确保研究成果的真实性和可靠性。商业领域版权保护：REEF系统可以为企业提供强有力的版权保护，防止竞争对手通过非法手段获取和使用其研发成果。**机构和监管机构：REEF系统可以应用于**机构和监管机构，帮助他们更好地管理和监督人工智能技术的使用，确保技术的健康发展和社会的公平正义。知识产权保护：REEF系统可以帮助企业和个人有效防止模型被盗用，维护自身的合法权益。技术监管：REEF系统可以协助**机构和监管机构更好地管理和监督人工智能技术的使用。