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作者于洋

編輯苗正清

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6月4日消息，斯坦福大學AI團隊輪流研究了國內(nèi)AI明星公司W(wǎng)allface Intelligence的開源產(chǎn)品MiniCPM模型，引發(fā)了HuggingFace社區(qū)網(wǎng)友的廣泛討論。話題主要圍繞斯坦福大學AI團隊涉嫌抄襲的問題。

這并不是中國模式第一次被國外抄襲。不過，這起事件涉及斯坦福大學這樣的知名院校。引起關注的同時，也暴露了人工智能領域的知識產(chǎn)權保護和學術誠信問題。

更值得思考的是，MiniCPM模型為何會引起斯坦福大學的關注？這是否意味著國產(chǎn)大車型“出圈”了？

事件始于斯坦福團隊聲稱可以以不到500 美元（折合人民幣約3650 元）的成本訓練出性能超過GPT-4V 的大型SOTA 多模態(tài)模型。這一公告很快引起了廣泛關注，但不久之后，社區(qū)中開始出現(xiàn)對Llama3-V的質(zhì)疑，指責其抄襲MiniCPM-Llama3-V 2.5的面墻智能。

網(wǎng)友Magic Yang發(fā)現(xiàn)Llama3-V項目有很多與MiniCPM-Llama3-V 2.5類似的內(nèi)容，包括模型結(jié)構(gòu)和配置文件高度相似，但變量名稱不同。

除了社區(qū)網(wǎng)友列出的證據(jù)外，面墻智能團隊的驗證表明，Llama3-V不僅能夠像MiniCPM一樣識別戰(zhàn)國古文字“清華簡”，而且兩個模型甚至能夠識別戰(zhàn)國古文字“清華簡”。犯了同樣的錯誤。這個結(jié)果來自于面壁情報團隊逐字逐句掃描浩瀚的清華大學紙條，然后對數(shù)據(jù)進行一一注釋。經(jīng)過幾個月的努力，它被集成到模型中。這進一步證實了Llama3-V模型的抄襲行為。行為。

MiniCPM模式有何魔力？

今年2月，F(xiàn)acewall Intelligence發(fā)布了20億參數(shù)開源端到端模型MiniCPM。在多個主流評測榜單中，該模型的中英文成績均超過了Mistral-7B開源模型，甚至優(yōu)于Llama 2-13B。

這種名為MiniCPM的開源模式的價值增長點是什么？

3月31日，在虎秀科技集團主辦的“2024人工智能內(nèi)部參與大會”上，面壁智能CTO曾國陽、極客科技副總裁、TGO鯤鵬俱樂部總經(jīng)理楊攀作為嘉賓。與會者曾對開源模型的價值提出疑問，即該模型相對于其他增量模型有什么優(yōu)勢？

在內(nèi)參會上，曾國陽的回答是這樣的：這是一個“更高效的模型”，就是在有限的資源內(nèi)讓模型變得更好。

“如果我們簡單地增加模型參數(shù)的大小，它確實會隨著縮放定律而改善，但它的單維改善是低效的。當我們開發(fā)出更優(yōu)化的方法后，我們實際上可以隨著參數(shù)的擴大而導致模型爆炸增長更加明顯。”曾國陽說。

換句話說，開發(fā)人員可以使用它在固定的資源預算內(nèi)匹配模型的最佳大小，例如額定的GPU 數(shù)量、訓練數(shù)據(jù)量或訓練持續(xù)時間，而無需經(jīng)過昂貴的試錯。這無疑很大程度上提高了研發(fā)效率。我們推測這可能是開源型號Llama3-V被仿冒的原因。

對于此事，面墻智能CEO李大海表示遺憾，并呼吁構(gòu)建開放、合作、信任的社區(qū)環(huán)境。

目前，Llama3-V模型已從Hugging Face等開源平臺下架。在社交媒體上，Llama3-V 團隊的兩位作者Siddharth Sharma 和Aksh Garg 正式向MiniCPM 團隊道歉。

斯坦福大學是世界頂尖的學術機構(gòu)之一。這一事件使其聲譽受到拷打，尤其是在人工智能研究領域。未來對學業(yè)成績的審核肯定會更加嚴格。

因此，面向墻壁的智能是因禍得福。在國際關注度大幅提升的背景下，其商業(yè)價值也在聚光燈下被無限放大，這意味著更多的合作伙伴和投資者。然而，人工智能領域的知識產(chǎn)權保護和學術誠信問題仍然任重而道遠。

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