总目录 大模型相关研究：https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328
大模型数据污染 & 大模型动态评估: https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142256907
https://arxiv.org/pdf/2601.02671v1
https://www.doubao.com/chat/35659689586454018
论文翻译：
速览
一段话总结
该研究通过两阶段提取流程（初始探测+迭代续写），对Claude 3.7 Sonnet、GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro、Grok 3 四款商用大模型开展版权书籍提取实验，发现即便存在模型与系统级安全防护，仍可提取大量受版权保护的训练文本：无需越狱即可从Gemini 2.5 Pro（《哈利·波特与魔法石》提取率76.8%）和Grok 3（70.3%）中提取书籍片段，通过Best-of-N越狱后，Claude 3.7 Sonnet能近乎逐字提取整本书（最高提取率95.8%），而GPT-4.1需更多越狱尝试（20倍）且易拒绝续写（提取率仅4.0%），该结果为大模型版权争议提供了关键技术依据。
思维导图（mindmap）
mindmap
## 研究背景
- 核心争议：大模型对版权训练数据的记忆与提取问题
- 行业现状：商用模型宣称训练属合理使用，但缺乏提取长文本实证
- 研究缺口：开源模型已证实可提取书籍，商用模型防护效果未知
## 研究方法
- 两阶段提取流程
- 阶段1：初始探测（短文本前缀续写，需越狱Claude 3.7 Sonnet/GPT-4.1）
- 阶段2：长文本提取（迭代续写，直至拒绝/停止/预算耗尽）
- 关键工具：Best-of-N（BoN）越狱技术
- 评估指标：nv-recall（基于最长公共子串的近逐字提取率）
## 实验结果
- 模型表现差异
- Claude 3.7 Sonnet：越狱后最高95.8%提取率，可提取整本书
- Gemini 2.5 Pro：无需越狱，最高76.8%提取率
- Grok 3：无需越狱，最高70.3%提取率
- GPT-4.1：需大量越狱尝试，仅4.0%提取率，易拒绝
- 成本与规模：提取单本书成本0.06-189.2美元，提取文本量达数十万字
## 研究意义
- 技术层面：证实商用模型仍存在版权数据泄露风险
- 法律层面：为版权诉讼（如合理使用认定）提供技术支撑
- 局限说明：实验规模有限，不涉及模型间提取风险横向对比详细总结
1. 研究核心目标与背景
- 核心目标：验证商用大模型是否能提取出长文本形式的受版权保护训练数据，填补开源模型与商用模型提取研究的空白。
- 行业背景：
- 大模型训练数据含大量受版权内容，企业主张训练属"合理使用"，但需以"非逐字记忆"为前提。
- 此前研究已证实开源模型（如Llama 3.1 70B）可提取整本书，但商用模型因含安全防护，提取可行性未知。
- 法律关联：美国法院此前因原告缺乏"实质性提取"证据支持大模型合理使用，德国法院则认定模型记忆与提取属侵权，研究结果直接影响相关诉讼走向。
2. 实验设计与关键方法
2.1 实验对象
| 类别 | 具体信息 |
|---|---|
| 商用模型（4款） | Claude 3.7 Sonnet（知识 cutoff 2024.10）、GPT-4.1（2024.6）、Gemini 2.5 Pro（2025.1）、Grok 3（2024.11） |
| 测试书籍（13本） | 11本受版权保护（如《哈利·波特与魔法石》《1984》）、2本公有领域书籍（《弗兰肯斯坦》《了不起的盖茨比》）、1本阴性对照书籍（2025年出版，无训练数据） |
2.2 两阶段提取流程
- 阶段1：初始探测（验证提取可行性）
- 输入：书籍开头短句前缀+续写指令（"逐字续写原文"）。
- 特殊处理：Claude 3.7 Sonnet和GPT-4.1需通过BoN越狱（随机扰动指令，如字符替换、大小写翻转），Gemini 2.5 Pro和Grok 3可直接合规。
- 成功标准：生成文本与目标后缀的相似度≥60%（基于最长公共子串计算）。
- 阶段2：长文本提取（迭代续写）
- 操作：重复发送"继续续写"请求，直至模型拒绝、返回停止短语（如"THE END"）或耗尽查询预算。
- 配置优化：针对不同模型调整生成参数（温度设为0，最大响应长度、频率惩罚等按需调整）。
2.3 评估指标
- 核心指标：nv-recall（近逐字提取率），计算生成文本中与原著匹配的连续长文本占比（需通过两阶段合并-过滤：合并短间隙匹配块，过滤＜100词的短块，避免巧合匹配）。
- 辅助指标：匹配词数（m）、缺失词数（|B|-m）、额外生成词数（|G|-m）。
3. 核心实验结果
3.1 模型提取表现对比（以《哈利·波特与魔法石》为例）
| 模型 | 是否需要越狱 | BoN尝试次数（N） | nv-recall提取率 | 关键说明 |
|---|---|---|---|---|
| Claude 3.7 Sonnet | 是 | 258 | 95.8% | 可提取近乎完整书籍 |
| Gemini 2.5 Pro | 否 | 0 | 76.8% | 直接合规，无需额外操作 |
| Grok 3 | 否 | 0 | 70.3% | 无防护拦截，提取效率高 |
| GPT-4.1 | 是 | 5179 | 4.0% | 需20倍更多越狱尝试，仅能提取第一章 |
3.2 整体提取情况
- 提取规模：成功从所有模型中提取数十万词文本，最长匹配块达9070词（Gemini 2.5 Pro提取《哈利·波特与魔法石》）。
- 版权书籍表现：Claude 3.7 Sonnet可提取2本完整受版权书籍（《哈利·波特与魔法石》《1984》），多数模型对11本受版权书籍的提取率≤10%。
- 成本差异：提取成本因模型而异，Gemini 2.5 Pro单本书最低0.06美元，Claude 3.7 Sonnet最高达189.2美元（提取《宠儿》）。
3.3 特殊发现
- 额外生成文本：非提取文本中常包含原著的角色名、情节和主题（如GPT-4.1生成《权力的游戏》相关情节）。
- 模型防护差异：GPT-4.1拒绝续写概率最高，Gemini 2.5 Pro偶发空响应，Claude 3.7 Sonnet越狱后无明显拦截。
4. 研究局限与意义
- 局限：
- 实验规模有限，仅测试13本书，不代表所有书籍的提取情况。
- 未进行模型间横向对比（因各模型生成配置不同）。
- 成本较高限制了更多实验组合（如Claude 3.7 Sonnet长文本生成成本高昂）。
- 意义：
- 技术层面：证实商用模型的安全防护仍存在漏洞，长文本提取风险真实存在。
- 法律层面：为版权诉讼提供"实质性提取"证据，影响合理使用认定。
- 实践层面：为模型厂商优化防护策略（如针对长文本续写的过滤机制）提供参考。
关键问题
问题1：研究采用的两阶段提取流程具体是什么？核心评估指标如何保障结果有效性？
- 答案：两阶段流程包括①初始探测：向模型输入书籍开头短前缀+续写指令，通过BoN越狱（针对Claude 3.7 Sonnet和GPT-4.1）验证续写可行性，成功标准为文本相似度≥60%；②迭代续写：重复发送"继续"请求，直至模型拒绝、返回停止短语或耗尽预算。核心评估指标为nv-recall（近逐字提取率），通过"识别匹配块-合并短间隙块-过滤短块（≥100词）"的两阶段处理，避免巧合匹配，仅统计可明确认定为模型记忆的长文本，保障结果有效性。
问题2：四款商用模型在版权书籍提取上的核心差异是什么？关键数据有哪些？
- 答案：核心差异集中在"是否需要越狱""提取率""拒绝行为"三方面：①无需越狱：Gemini 2.5 Pro（《哈利·波特与魔法石》提取率76.8%）、Grok 3（70.3%），无明显拒绝行为；②需越狱：Claude 3.7 Sonnet（BoN尝试258次，提取率95.8%，可提取整本书）、GPT-4.1（BoN尝试5179次，提取率仅4.0%，易拒绝续写）。此外，提取成本差异显著，最低0.06美元（Gemini 2.5 Pro），最高189.2美元（Claude 3.7 Sonnet）。
问题3：该研究对大模型版权争议有何实际影响？研究存在哪些局限性？
- 答案：实际影响：为版权诉讼提供关键技术证据，此前美国法院因原告缺乏"实质性提取"证据支持大模型合理使用，而本研究证实商用模型可提取完整版权书籍，可能改变后续诉讼走向；同时推动模型厂商优化安全防护，减少版权数据泄露风险。局限性：①实验范围有限，仅测试13本书，无法推广至所有版权内容；②未进行模型间横向对比（各模型生成配置不同）；③成本较高限制了实验规模，且未考虑不同书籍的记忆差异。