斯坦福AI团队被曝抄袭清华系大模型后删库
斯坦福AI团队，竟然曝出了抄袭事件，而且抄袭的还是中国国产的大模型成果——模型结构和代码，几乎一模一样！跟任何抄袭事故一样……AI圈内都惊呆了。
斯坦福的这项研究叫做Llama3-V，是于5月29日新鲜发布，宣称只需要500美元就能训出一个SOTA多模态大模型，比GPT-4V、Gemini Ultra、Claude Opus都强。
Llama3-V的3位作者或许是拥有名校头衔加持，又有特斯拉、SpaceX的大厂相关背景，这个项目短短几天就受到了不小的关注。
甚至一度冲上了HuggingFace趋势榜首页：
然而，戏剧性的一幕开始上演了。
有位细心的网友发现，咦？这“配方”怎么如此的熟悉？
然后他定睛一看，好家伙，这不就是MiniCPM-Llama3-V 2.5（出自清华系明星创业公司面壁智能）嘛。
于是这位网友便跑到面壁智能GitHub项目下开始爆料了：
你们家大模型被斯坦福团队抄袭了！
并且他还附上了一堆的证据，最直接的莫过于这张2个模型代码的对比图了：
Emmm……用这位网友的话来说就是：
模型结构、代码、配置文件，简直一模一样，只是变量名变了而已。
至于为什么这位网友要跑到面壁智能GitHub项目下面留言，是因为他之前已经给Llama3-V作者留过言了，但斯坦福团队的做法竟是删库跑路……
没错，现在不论是GitHub还是HuggingFace，统统都是404：
并且这事现在还在持续发酵的过程中，网上吃瓜的群众也是越来越多。
那么我先来一同回顾一下这件drama事情的始末。
“代码和架构一模一样”
正如刚才所述，一个网友爆料Llama3-V抄袭MiniCPM-Llama3-V 2.5，跑到面壁智能的GitHub主页提醒团队注意，并把关键证据都一一截图列举整理了下来，这才有了整个抄袭门的还原现场。
以下是来自这位网友的证据。
证据一，Llama3-V的模型架构和代码与MiniCPM-Llama3-V 2.5几乎完全相同：
看下面的例子，配置文件就改了图像切片、分词器、重采样器和数据加载等格式化和变量名：
Llama3-V作者表示参考了LLaVA-UHD架构，在ViT和LLM等选择上有一些差异。但实际上，网友发现他们的具体实现在空间模式等很多方面都与LLaVA-UHD不同，却出奇与MiniCPM-Llama3-V 2.5一致。
甚至，Llama3-V还用了MiniCPM-Llama3-V 2.5的分词器，连MiniCPM-Llama3-V 2.5定义的特殊符号都能“巧合”实属离谱。
证据二，网友质疑Llama3-V作者是如何在MinicPM-Llama3-V2.5项目发布之前就使用上MinicPM-Llama3-V2.5分词器的。
Llama3-V作者给的回复是这样婶儿的，说是用的面壁智能上一代MinicPM-V-2项目的：
但事实却是，HuggingFace中，MiniCPM-V2与MiniCPM-Llama3-V 2.5分词器分别是两个文件，文件大小也完全不同。
MiniCPM-Llama3-V 2.5的分词器是用Llama3分词器加上MiniCPM-V系列模型的特殊token组成，而MiniCPM-V2的发布都在Llama3开源之前，怎么会有Llama3分词器。
证据三，Llama3-V作者随后无故删除了网友在Llama3-V页面上提交的质疑他们抄袭的问题。
而且，他们似乎对MiniCPM-Llama3-V 2.5架构或他们自己的代码都不完全了解。
感知器重采样器（Perceiver resampler）是单层交叉注意力，而不是双层自注意力。但是下图所示Llama3-V的技术博客里作者的理解很明显是错的。
SigLIP的Sigmoid激活也不用于训练多模态大语言模型，而仅用于预训练SigLIP。
视觉特征提取不需要Sigmoid激活：
基于以上三点事实，这位网友认为足以证据证明Llama3-V项目窃取了MiniCPM-Llama3-V 2.5项目的学术成果。
但还没完，他随后又补充了两点证据。
几天前，当这位网友尝试运行Llama3-V时，发现他们提供的代码无法与HuggingFace的checkpoint一起使用，反馈问题没有得到作者回复。
于是网友把从HuggingFace下载的Llama3-V模型权重中的变量名改成了MiniCPM-Llama3-V 2.5的，惊奇发现模型居然可以用MiniCPM-V代码成功运行。
此外，如果将高斯噪声（由单个标量参数化）添加到MiniCPM-Llama3-V 2.5的checkpoint，结果就是会得到一个行为与Llama3-V极其相似的模型。
收到网友的提醒后，MiniCPM-Llama3-V 2.5团队这边也迅速展开了调查，他们按照网友的在GitHub上的说明，使用 Llama3-V的checkpoint和MiniCPM-Llama3-V 2.5的代码和配置文件正确获取了推理结果。
于是，一个更为关键性的证据出现了。
Llama3-V在一些未公开的实验性特征上表现出与MiniCPM-Llama3-V 2.5高度相似的行为，而这些特征是根据MiniCPM-Llama3-V 2.5团队内部数据训练的。
例如，识别清华简！
MiniCPM-Llama3-V 2.5特有的功能之一是识别清华简，这是一种非常罕见、于战国时期写在竹子上的中国古代文字。
训练图像是从最近出土的文物中扫描出来的，由MiniCPM-Llama3-V 2.5团队进行了标注，尚未公开发布。
而Llama3-V的识别情况和MiniCPM-Llama3-V 2.5极为相似。
识别错误的情况竟也出奇一致：
MiniCPM-Llama3-V 2.5团队还在1000 张竹简图像上测试了几种基于Llama3的视觉-语言模型，并比较了每对模型的预测精确匹配。
结果，每两个模型之间的重叠为零，而Llama3-V和MiniCPM-Llama3-V 2.5之间的&&重叠达到了惊人的87%**。
此外，MiniCPM-Llama3-V 2.5和Llama3-V甚至具有相似的错误分布。Llama3-V和MiniCPM-Llama3-V 2.5分别做出 236和194个错误预测，重叠部分为182个。
且按照网友在GitHub上的指令获得的MiniCPM-Llama3-V2.5-noisy显示出与Llama3-V几乎相同的定量结果，真令人匪夷所思……
在另一个MiniCPM-Llama3-V 2.5内部数据上训练的未公开功能——WebAgent上，也出现了同样的情况。
Llama3-V甚至和MiniCPM-Llama3-V 2.5团队新定义的WebAgent模式中犯的错误都一样。
