在人工智能和机器学习领域，大型语言模型（LLMs）的广泛应用令人瞩目。然而，这些模型在实际应用中面临两个主要挑战：一是如何在保证输出质量的前提下，提高推理效率；二是如何保护生成内容的知识产权。为了应对这些挑战，研究人员提出了两种技术：数字水印和推测采样。然而，最近的一项研究却揭示了这两种技术在实际应用中可能存在的冲突。
数字水印是一种将特定信息嵌入到数字内容中，以保护知识产权的技术。在LLMs中，数字水印可以用于跟踪模型的使用情况，防止未经授权的复制或分发。
推测采样是一种通过使用较小、较快的模型（称为草图模型）来加速LLMs推理过程的技术。草图模型用于生成候选结果，然后由较大、更准确的目标模型进行验证和校正。
在这项研究中，作者提出了一个问题：是否可以同时利用数字水印和推测采样来加速生成带有水印的内容？为了回答这个问题，他们提出了一个名为“双重新加权框架”的一般框架，该框架允许将无偏水印和推测采样技术集成在一起，同时保证输出分布不变。
作者首先证明了一个“不可能定理”，即在双重新加权框架下，当词汇表大小大于2时，不可能同时保持水印强度和采样效率的最高水平。这个定理表明，在实际应用中，可能需要在水印强度和采样效率之间进行权衡。
为了进一步探索这种权衡，作者提出了两种实用算法，分别侧重于保持水印强度和采样效率。这些算法在双重新加权框架内运行，并提供了对可实现权衡的见解。
这项研究的主要贡献包括：
- 双重新加权框架：该框架为无偏水印和推测采样技术的集成提供了一个一般性的方法，同时确保了输出分布的不变性。
- 不可能定理：该定理揭示了在双重新加权框架下，同时保持水印强度和采样效率最高水平的不可能性，为理解水印与加速之间的固有权衡提供了理论基础。
- 实用算法：作者提出的两种算法为在实际应用中实现水印强度和采样效率之间的权衡提供了实用的解决方案。
正面评价：
- 理论贡献：研究提出了一个不可能定理，为理解水印与加速之间的权衡提供了理论基础，这对于指导未来的研究和应用具有重要意义。
- 实用性：提出的两种算法为在实际应用中实现水印强度和采样效率之间的权衡提供了实用的解决方案，具有潜在的应用价值。
反面评价：
- 限制条件：不可能定理的证明基于词汇表大小大于2的条件，这可能限制了该定理在实际应用中的普遍性。
- 权衡取舍：研究强调了在水印强度和采样效率之间进行权衡的必要性，但并未提供一种同时最大化两者的方法，这可能限制了该研究在实际应用中的吸引力。
