大型语言模型版权保护：方法、挑战和趋势综述

鉴于大型语言模型 (LLM) 巨大的开发成本、专有价值以及潜在的滥用风险，对其进行版权保护至关重要。现有调查主要关注 LLM 生成内容（即文本水印）的追溯技术，而对模型本身（即模型水印和模型指纹）的保护方法却缺乏系统性探索。此外，文本水印、模型水印和模型指纹之间的关系和区别也未得到全面阐明。本研究对 LLM 版权保护技术的现状进行了全面调查，重点关注模型指纹，涵盖以下方面：(1) 阐明从文本水印到模型水印和指纹的概念联系，并采用统一的术语，将模型水印纳入更广泛的指纹框架；(2) 概述和比较各种文本水印技术，突出其作为模型指纹的功能案例；(3) 系统地分类和比较 LLM 版权保护的现有模型指纹方法；(4) 首次提出指纹转移和指纹去除技术；(5) 总结模型指纹的评估指标，包括有效性、无害性、鲁棒性、隐蔽性和可靠性；(6) 讨论开放挑战和未来研究方向。本调查旨在为研究人员提供对 LLM 时代文本水印和模型指纹技术的全面理解，从而促进保护其知识产权的进一步发展。