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不到500美元训练出超水平大模型?(2)

GitHub项目信息显示,MiniCPM-Llama3-V2.5共有8B个参数,整体性能超越GPT-4V-1106、GeminiPro、Qwen-VL-Max和Claude3等专有模型,配备了增强的OCR和指令跟踪能力,还可以支持英语、中文、法语等30多种语言的多模态对话。这款端测多模态开源模型,由清华大学自然语言处理实验室与面壁智能合作开发,于今年5月20日推出。

对话打假者:发现抄袭不难证实不易

南都记者尝试联系这位揭露Llama3-V涉嫌抄袭的网友MagicYang(知乎网名“社恐患者杨老师”),他向南都记者回顾了这场打假的过程。杨老师表示,最近正在帮助一名博士生做有关运动处方的项目,想选择一个质量较好的开源模型作为微调的基座。此前他曾测试了MiniCPM-Llama3-V2.5,因此对MiniCPM的模型架构和代码都相对熟悉。

后来他注意到,Llama3-V项目在HuggingFace上排名非常靠前,且获得了相关博主推荐,于是想进一步做测试。但在这过程中,他发现二者在模型架构和代码上存在高度相似的情况,就此询问了Llama3-V作者。结果对方避重就轻,并不正面回应,随后更是将质疑帖子删除,且隐藏了MiniCPM-Llama3-V2.5的项目主页。

这一系列的操作,令人生疑。6月2日下午,杨老师把所知的证据发到MiniCPM-V的Github项目主页,并提醒面壁智能团队关注。相关对话截图显示,Llama3-V项目作者最初否认抄袭,并称他们的项目开始时间更早,只是使用了MiniCPM-V2的分词器。

杨老师告诉南都记者,作为一个有大模型经验的开发者,发现(抄袭行为)不难,但要证实不易。此事最终一锤定音,还是因为面壁智能团队使用内部数据集“清华简”做了对比测试。

“连错的都一模一样”,确信是套壳

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