PUPPET：タスク性能を維持しながらLLMとして検出されやすくする学習フレームワーク

存手法はロバスト性や検出性能に違いはあるものの昨今，大規模言語モデル（LargeLanguageModels;[6]，検出対象の文が短い場合や[7]，人間が書く文LLM）が生成する文を検出する需要が高まっておと内容的に近い場合[8]に検出が困難になるというり，代表的な手法の一つに透かし（Watermark）が共通の課題がある．ある．生成文に埋め込まれた透かしトークンを調べ二つ目の生成文の検出されやすさを高める既存研ることで高性能な検出が可能な一方で，そのトーク究として，透かし（Watermark）[9]が代表的である．ンはランダムに選択されるため，その生成文の品質これは文生成過程において，ハッシュ関数によりラやタスク性能に課題がある．そこで，本研究ではンダムに選択された透かしトークンの生成確率を意LLMのタスク性能を維持したまま，そのLLMの生図的に増加させ，その生成文に多く出現させる手法成文を検出しやすくするフレームワークPUPPETをである．この手法は仕組み上，従来の教師あり検出提案する．具体的には，生成文に対して検出器とタ器や統計的な特徴量の違いに基づく検出器よりも検スク評価器の二つから報酬関数を設計し，LLMの出性能が高く，注目されている一方で，ハッシュ関強化学習を行う．評価実験の結果，我々のフレーム数によりランダムに選択されるトークンが文脈に合ワークで学習したLLMは文書要約タスクにおいて致しないと，文章の流暢性や下流タスクでの性能劣タスク性能を維持したまま，その検出が容易（再現化を引き起こすことが課題となっている[9,10]．透率6pt向上）となったことを確認した．かしは，一つ目の方向性で説明した短文や人間文と類似する機械文に対して検出率が低くなるという課