Prompt2Fingerprint: 텍스트-가중치 생성을 통한 플러그 앤 플레이 (Plug-and-Play) LLM 핑거프린팅

요약

Prompt2Fingerprint(P2F)는 텍스트 설명을 통해 LLM의 식별 신호를 생성하는 새로운 핑거프린팅 프레임워크입니다. 기존의 미세 조정 방식과 달리 추가적인 재학습 없이 단 한 번의 순전파만으로 저차원 파라미터 증분을 생성하여 모델 출처를 추적할 수 있습니다. 이를 통해 계산 비용을 획기적으로 줄이면서도 높은 정확도와 강건성을 유지하며 모델 소유권을 관리할 수 있습니다.

핵심 포인트

• 기존 미세 조정 방식의 높은 계산 비용과 확장성 문제를 해결하기 위해 핑거프린팅을 조건부 파라미터 생성 작업으로 재정의함
• 특화된 생성기를 사용하여 텍스트 설명을 저차원 파라미터 증분으로 직접 매핑하는 플러그 앤 플레이 방식 도입
• 추가적인 모델 재학습 없이 단 한 번의 순전파(forward pass)만으로 핑거프린트 삽입 가능
• 높은 핑거프린트 정확도, 모델의 무해성, 강건성을 유지하면서 계산 오버헤드를 크게 절감