OML 概述 | OML 白皮书 | Sentient 基金会
欢迎使用 OML 1.0：指纹识别。该存储库包含用于生成秘密指纹并将其嵌入到 LLM 中的工具，通过微调可以识别 LLM 所有权并防止未经授权的使用。
# ? 概述
指纹是人工智能模型的人工智能原生加密原语，由特殊的 *（查询，响应）* 对表示。
指纹识别是通过微调来完成的，其中模型在给定特定查询时产生特定响应。因此，该查询-响应映射特定于该模型并唯一地标识它，指纹充当独特的秘密签名，模型只能由模型所有者来验证。因此，人工智能模型所有者可以通过在公开访问之前嵌入指纹来保护他们的法学硕士。
如果怀疑有人未经许可使用该模型，模型所有者可以通过输入其秘密查询之一来测试该模型。如果模型产生相应的秘密响应，则可以作为未经授权使用的证据。
模型所有者还可以将指纹分发给目标模型用户。因此，模型用户可以使用他们的指纹来验证他们正在交谈的确切模型。
# ? 快速开始
有关设置模型指纹识别环境的详细说明发布在 [[ docs/setup.md ]](docs/setup.md) 中。如果按照下面提到的步骤出现问题，请参阅它们。
首先，请按照下列步骤操作：
1. **安装依赖项** ?
- 确保安装了 python >= 3.10.14。
- 克隆存储库并运行：
````bash
python -m venv 环境
源环境/bin/激活
pip install -r 要求.txt
````
- 使用“DS_BUILD_OPS=1”标志安装[DeepSpeed from source](https://www.deepspeed.ai/tutorials/advanced-install/#install-deepspeed-from-source)。
2. **生成指纹** ?
- 运行以下命令生成指纹：