三院士三教授熱聊元宇宙&——AIGC，學術界怎么看？
來源：清元宇宙在近日舉辦的中國江寧2023元宇宙產業·人才高峰論壇暨AIGC發展大會上，中國工程院院士譚建榮、劉韻潔、鄭緯民出席并發表了主旨演講。除了三
斯坦福 AI 團隊，竟然曝出了抄襲事件，而且抄襲的還是中國國產的大模型成果 —— 模型結構和代碼，幾乎一模一樣！跟任何抄襲事故一樣……AI 圈內都驚呆了。
斯坦福的這項研究叫做 Llama3-V，是于 5 月 29 日新鮮發布，宣稱只需要 500 美元就能訓出一個 SOTA 多模態大模型，比 GPT-4V、Gemini Ultra、Claude Opus 都強。
Llama3-V 的 3 位作者或許是擁有名校頭銜加持，又有特斯拉、SpaceX 的大廠相關背景，這個項目短短幾天就受到了不小的關注。
甚至一度沖上了 HuggingFace 趨勢榜首頁：
然而，戲劇性的一幕開始上演了。
有位細心的網友發現，咦？這“配方”怎么如此的熟悉？
然后他定睛一看，好家伙，這不就是 MiniCPM-Llama3-V 2.5（出自清華系明星創業公司面壁智能）嘛。
于是這位網友便跑到面壁智能 GitHub 項目下開始爆料了：
你們家大模型被斯坦福團隊抄襲了！
并且他還附上了一堆的證據，最直接的莫過于這張 2 個模型代碼的對比圖了：
Emmm…… 用這位網友的話來說就是：
模型結構、代碼、配置文件，簡直一模一樣，只是變量名變了而已。
至于為什么這位網友要跑到面壁智能 GitHub 項目下面留言，是因為他之前已經給 Llama3-V 作者留過言了，但斯坦福團隊的做法竟是刪庫跑路……
沒錯，現在不論是 GitHub 還是 HuggingFace，統統都是 404：
并且這事現在還在持續發酵的過程中，網上吃瓜的群眾也是越來越多。
那么我先來一同回顧一下這件 drama 事情的始末。
“代碼和架構一模一樣”正如剛才所述，一個網友爆料 Llama3-V 抄襲 MiniCPM-Llama3-V 2.5，跑到面壁智能的 GitHub 主頁提醒團隊注意，并把關鍵證據都一一截圖列舉整理了下來，這才有了整個抄襲門的還原現場。
以下是來自這位網友的證據。
證據一，Llama3-V 的模型架構和代碼與 MiniCPM-Llama3-V 2.5 幾乎完全相同：
看下面的例子，配置文件就改了圖像切片、分詞器、重采樣器和數據加載等格式化和變量名：
Llama3-V 作者表示參考了 LLaVA-UHD 架構，在 ViT 和 LLM 等選擇上有一些差異。但實際上，網友發現他們的具體實現在空間模式等很多方面都與 LLaVA-UHD 不同，卻出奇與 MiniCPM-Llama3-V 2.5 一致。
甚至，Llama3-V 還用了 MiniCPM-Llama3-V 2.5 的分詞器，連 MiniCPM-Llama3-V 2.5 定義的特殊符號都能“巧合”實屬離譜。
證據二，網友質疑 Llama3-V 作者是如何在 MinicPM-Llama3-V2.5 項目發布之前就使用上 MinicPM-Llama3-V2.5 分詞器的。
Llama3-V 作者給的回復是這樣嬸兒的，說是用的面壁智能上一代 MinicPM-V-2 項目的：
但事實卻是，HuggingFace 中，MiniCPM-V2 與 MiniCPM-Llama3-V 2.5 分詞器分別是兩個文件，文件大小也完全不同。
MiniCPM-Llama3-V 2.5 的分詞器是用 Llama3 分詞器加上 MiniCPM-V 系列模型的特殊 token 組成，而 MiniCPM-V2 的發布都在 Llama3 開源之前，怎么會有 Llama3 分詞器。
證據三，Llama3-V 作者隨后無故刪除了網友在 Llama3-V 頁面上提交的質疑他們抄襲的問題。
而且，他們似乎對 MiniCPM-Llama3-V 2.5 架構或他們自己的代碼都不完全了解。
感知器重采樣器（Perceiver resampler）是單層交叉注意力，而不是雙層自注意力。但是下圖所示 Llama3-V 的技術博客里作者的理解很明顯是錯的。
SigLIP 的 Sigmoid 激活也不用于訓練多模態大語言模型，而僅用于預訓練 SigLIP。
視覺特征提取不需要 Sigmoid 激活：
基于以上三點事實，這位網友認為證據足以證明 Llama3-V 項目竊取了 MiniCPM-Llama3-V 2.5 項目的學術成果。
但還沒完，他隨后又補充了兩點證據。
幾天前，當這位網友嘗試運行 Llama3-V 時，發現他們提供的代碼無法與 HuggingFace 的 checkpoint 一起使用，反饋問題沒有得到作者回復。
于是網友把從 HuggingFace 下載的 Llama3-V 模型權重中的變量名改成了 MiniCPM-Llama3-V 2.5 的，驚奇發現模型居然可以用 MiniCPM-V 代碼成功運行。
此外，如果將高斯噪聲（由單個標量參數化）添加到 MiniCPM-Llama3-V 2.5 的 checkpoint，結果就是會得到一個行為與 Llama3-V 極其相似的模型。
收到網友的提醒后，MiniCPM-Llama3-V 2.5 團隊這邊也迅速展開了調查，他們按照網友的在 GitHub 上的說明，使用 Llama3-V 的 checkpoint 和 MiniCPM-Llama3-V 2.5 的代碼和配置文件正確獲取了推理結果。
于是，一個更為關鍵性的證據出現了。
Llama3-V 在一些未公開的實驗性特征上表現出與 MiniCPM-Llama3-V 2.5 高度相似的行為，而這些特征是根據 MiniCPM-Llama3-V 2.5 團隊內部數據訓練的。
例如，識別清華簡！
MiniCPM-Llama3-V 2.5 特有的功能之一是識別清華簡，這是一種非常罕見、于戰國時期寫在竹子上的中國古代文字。
訓練圖像是從最近出土的文物中掃描出來的，由 MiniCPM-Llama3-V 2.5 團隊進行了標注，尚未公開發布。
而 Llama3-V 的識別情況和 MiniCPM-Llama3-V 2.5 極為相似。
識別錯誤的情況竟也出奇一致：
MiniCPM-Llama3-V 2.5 團隊還在 1000 張竹簡圖像上測試了幾種基于 Llama3 的視覺-語言模型，并比較了每對模型的預測精確匹配。
結果，每兩個模型之間的重疊為零，而 Llama3-V 和 MiniCPM-Llama3-V 2.5 之間的 && 重疊達到了驚人的 87%**。
此外，MiniCPM-Llama3-V 2.5 和 Llama3-V 甚至具有相似的錯誤分布。Llama3-V 和 MiniCPM-Llama3-V 2.5 分別做出 236 和 194 個錯誤預測，重疊部分為 182 個。
且按照網友在 GitHub 上的指令獲得的 MiniCPM-Llama3-V2.5-noisy 顯示出與 Llama3-V 幾乎相同的定量結果，真令人匪夷所思……
在另一個 MiniCPM-Llama3-V 2.5 內部數據上訓練的未公開功能 ——WebAgent 上，也出現了同樣的情況。
Llama3-V 甚至和 MiniCPM-Llama3-V 2.5 團隊新定義的 WebAgent 模式中犯的錯誤都一樣。
鑒于這些結果，MiniCPM-Llama3-V 2.5 團隊表示很難將這種不尋常的相似性解釋為巧合，希望 Llama3-V 作者能對這個問題給出一個正式的解釋。
雖然斯坦福的 2 位本科生已經下架了幾乎所有與之相關的項目，但其實在此之前，他們最初在面對質疑的時候還是做出了些許的解釋。
例如他們強調，Llama3-V 這項工作的時間是要早于面壁智能的 MiniCPM，只是使用了他們的 tokenizer。
不過作者對 Medium 上的聲明還是做了保留：
非常感謝那些在評論中指出與之前研究相似之處的人。
我們意識到我們的架構非常類似于 OpenBMB 的“MiniCPM-Llama3-V 2.5，他們在實現上比我們搶先一步。
我們已經刪除了關于作者的原始模型。
對此，一部分網友表示，既然選擇刪掉項目，那么就表示確實存在一定的問題。
不過另一方面，對于抄襲這事也有不一樣的聲音 ——
MiniCPM-Llama3-V 2.5 不也是在 Llama3 的基礎上做的改良嗎？不過連 tokenizer 都直接拿來用就應該不算是借鑒了。
而就在剛剛，另一個戲劇性的事情發生了。
斯坦福的作者在中午時間做出了最新的回應：
但現在…… 這條回應又刪掉了。
而面壁智能這邊，CEO 李大海也做出了正式回應：
參考鏈接：
[1]https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V/issues/196
[2]https://github.com/mustafaaljadery/Llama3-V
[3]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1d6f1f3/Llama3-V_project_is_stealing_a_lot_of_academic/
[4]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1d6f1f3/Llama3-V_project_is_stealing_a_lot_of_academic/?rdt=41696&onetap_auto=true&one_tap=true
[5]https://aksh-garg.medium.com/llama-3v-building-an-open-source-gpt-4v-competitor-in-under-500-7dd8f1f6c9ee
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊 西風
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-4488-0.html斯坦福團隊被曝抄襲清華系大模型，已刪庫跑路，創始人回應：也算國際認可
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