一個由斯坦福學生組成的AI團隊，近日被曝出了抄襲行為，疑似抄襲了中國的大模型成果。6月3日，團隊成員之一在社交媒體發(fā)文道歉，但在不久之后又刪除了博文。

5月29日，一個研究團隊發(fā)布了一個名為“Llama3-V”的模型，聲稱只需要500美元（約合人民幣3625元）就能訓練出一個SOTA（State of the Art，即最先進的）多模態(tài)大模型，效果比肩 GPT4-V、Gemini Ultra 、 Claude Opus ，但模型小100倍。

公開信息顯示，Llama3-V團隊的其中兩位作者 Siddharth Sharma 與 Aksh Garg 是斯坦福大學計算機系的本科生，曾發(fā)表過數篇機器學習相關的論文。名校背景，特斯拉、SpaceX等大廠經歷的成員，再加上號稱足以“改變現狀”的研究成果，Llama3-V受到了相當程度的關注。Llama3-V不僅在社交媒體上迅速躥紅，還一度沖上了HuggingFace趨勢榜首頁（機器學習領域中較有影響力的平臺，其趨勢榜一定程度反映出模型的流行度）。

但很快，便出現了對Llama3-V的質疑。有網友爆料Llama3-V套殼國內大模型初創(chuàng)企業(yè)“面壁智能”和清華大學自然語言處理實驗室聯(lián)合推出的MiniCPM-Llama3-V 2.5，并在面壁智能GitHub的項目下放出了證據。

這些證據包括：Llama3-V的模型架構和代碼與MiniCPM-Llama3-V 2.5幾乎完全相同，僅有一些變量名和格式化的差異；Llama3-V使用了MiniCPM-Llama3-V 2.5的分詞器（tokenizer），并且連同MiniCPM-Llama3-V 2.5定義的特殊符號也出現在了Llama3-V中；將從HuggingFace下載的Llama3-V模型權重中的變量名改成MiniCPM-Llama3-V 2.5的，模型可以用MiniCPM-V代碼成功運行。

兩個模型的代碼對比

網友為什么不直接質疑Llama3-V，而是在面壁智能GitHub的項目下進行爆料？事實上，網友此前于6月2日在Llama3-V頁面上提出的質疑，不過很快便被Llama3-V的作者已經刪除了。

在MiniCPM-Llama3-V 2.5團隊收到提醒后也迅速作出反應，于是一個新的證據出現。Llama3-V模型居然可以識別“清華簡”。

公開資料顯示，清華簡是清華大學于2008年7月收藏的一批戰(zhàn)國竹簡，為戰(zhàn)國中晚期文物。MiniCPM-Llama3-V 2.5團隊透露，識別清華簡是MiniCPM-Llama3-V 2.5的一項實驗功能，訓練圖像是最近從出土文物中掃描并由MiniCPM-Llama3-V 2.5團隊標注，且尚未公開發(fā)布。

而兩個模型在識別的表現上，正確的結果上基本一致，錯誤的情況也頗為相似。

識別結果對比

鑒于這些結果，MiniCPM-Llama3-V 2.5團隊表示，很難用巧合來解釋這種不尋常的相似性，希望Llama3-V的作者能夠對這個問題給出官方解釋。相信這對開源社區(qū)的共同利益很重要。

而在受到質疑后，目前Llama3-V 的 GitHub 項目主頁已顯示為“404”，HuggingFace上Llama3-V項目也已經不可見，在作者社交媒體賬號上也找不到此前宣傳 Llama3-V 的內容。

6月3日，Llama3-V團隊成員Aksh Garg在社交媒體上發(fā)文回應了質疑。但隨后不久這條回應便被刪除。

網友截圖，目前這條動態(tài)已不可見

另據媒體消息，面壁智能CEO李大海也對此做出回應，他表示，“技術創(chuàng)新不易，每一項工作都是團隊夜以繼日的奮斗結果，也是以有限算力對全世界技術進步與創(chuàng)新發(fā)展作出的真誠奉獻。 我們希望團隊的好工作被更多人關注與認可，但不是以這種方式。我們對這件事深表遺憾！一方面感概這也是一種受到國際團隊認可的方式，另一方面也呼吁大家共建開放、合作、有信任的社區(qū)環(huán)境。一起加油合作，讓世界因AGI的到來變得更好！”

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