Rohan Paul

对于任何试图证明模型是他们自己的人来说都是个好消息。 Sentient 基金会发布了指纹识别排行榜，这是一个免费的开源基准测试，用于测试指纹识别方法，旨在证明人工智能模型是从您的模型中复制的。 研究人员提交了一种在模型中隐藏所有权标记的方法，Sentient 将该标记放入自己的测试模型中，尝试将其删除，然后在公共网站上对该方法进行排名。 运行这些测试的代码（称为 mlprints）也已发布。 指纹训练模型返回不可能的秘密提示答案，因此所有者可以仅通过其 API 测试可疑副本。 但是，如果所有者无法可靠地读取指纹，那么每次攻击后都幸存下来的指纹仍然毫无用处。 Sentient 基金会的指纹识别排行榜直接对验证步骤进行评分，以及标记抵抗去除的能力以及模型技能的成本。 Sentient 的 Perinucleus 方法在 Llama-3.1-8B 中嵌入了 24,576 个指纹，而没有降低实用性，也在排行榜上竞争，并且指纹通过了标准微调。