Sentient Foundation 开源模型指纹测试基准 Fingerprinting Leaderboard

对于任何试图证明某个模型是自己所有的人来说，这是个好消息。

Sentient Foundation 发布了 Fingerprinting Leaderboard（指纹排行榜），这是一个免费的开源基准测试，用于测试各种指纹方法，旨在证明某个 AI 模型是从你的模型复制而来的。

研究人员提交一种在模型中隐藏所有权标记的方法，Sentient 会将该标记植入自己的测试模型中，尝试将其剥离，然后在公开网站上对该方法进行排名。

运行这些测试的代码名为 mlprints，也已一并发布。

指纹会训练模型对秘密提示返回不太可能的答案，这样所有者仅通过 API 就能测试疑似副本。

但如果所有者无法可靠地读取指纹，那么即使指纹能抵御所有攻击也毫无用处。

Sentient Foundation 的 Fingerprinting Leaderboard 直接对这一验证环节进行评分，同时也评估标记的抗移除能力以及它对模型能力造成的损失。

Sentient 的 Perinucleus 方法在 Llama-3.1-8B 中嵌入了 24,576 个指纹，且未降低模型效用，该方法也参与了排行榜竞争，这些指纹在标准微调后依然存活。