图源：Pixabay
大模型厂商你方唱罢我登场，“套壳”之争风云再起——神仙打架的战场又出现了软饭硬吃的戏码。
近日，一个来自斯坦福的研究团队发布了一款名为Llama3-V的多模态大模型，声称只要500美元（约合3650元）训练，就能在多个基准测试中实现与GPT4-V、Gemini Ultra、Claude Opus一较高下的性能。
Llama3-V团队中的两位作者Siddharth Sharma与Aksh Garg是斯坦福大学计算机系的本科生，曾发表过数篇机器学习相关的论文。因两人具备名校背景，且曾在特斯拉、SpaceX等大厂任职，Llama3-V一经发布迅速蹿红网络，还冲上了HuggingFace趋势榜首页（机器学习领域影响力平台）。
然而Llama3-V迅速跌落神坛。有网友指出，该模型跟“清华系”大模型创业企业面壁智能5月发布的MiniCPM-Llama3-V 2.5模型有不少相似处，模型结构、代码、配置文件堪称雷同，只是变量名称做了更改。
具体来看，Llama3-V的代码是对MiniCPM-Llama3-V 2.5的重新格式化，其模型行为检查点的噪声版本相似；Llama3-V使用了MiniCPM-Llama3-V 2.5的分词器（tokenizer），并且MiniCPM-Llama3-V 2.5定义的特殊符号也出现在了Llama3-V中；Llama3-V提供的代码无法与Hugging Face的检查点兼容，而将从HuggingFace下载的Llama3-V模型权重中的变量名改成MiniCPM-Llama3-V 2.5的，模型可以用MiniCPM-V代码成功运行。
此外，在未公开的实验性特征上，Llama3-V与MiniCPM-Llama3-V 2.5显示出了相似的推理结果。
时代周报记者注意到，6月3日上午，面壁智能CEO李大海在朋友圈发文称，团队核实发现，Llama3V展现出和小钢炮一样的清华简识别能力，连做错的样例都一模一样，而这一训练数据尚未对外公开。
他表示，清华简的识别能力是团队耗时数月，从卷帙浩繁的清华简中一个字一个字扫描下来，并逐一进行数据标注从而融合进模型中的。在对两个模型进行高斯扰动验证后发现，它们在正确和错误表现方面都高度相似。
时代周报记者就如何规避相关现象询问李大海，他称，（想规避）应该很难。“这主要是个学术道德问题。”
对于质疑，Llama3-V项目的作者与外界进行一番辩驳后，删除了质疑者在Llama3-V上提交的质疑他们偷窃的问题，并将Llama3-V项目从开源网站中删除，且发文致歉。Siddharth Sharma与Aksh Garg解释道，他们并未参与代码工作，所有代码都是毕业于南加州大学的Mustafa Aljadery负责的，而他一直没交出训练代码。
业内关于“套壳”的争议由来已久。有人认为，开源就该被充分利用；有人则表示，闭源才是自主研发，参考开源就是套壳。
实际上，如今所有大模型都源于2017年谷歌大脑团队发布的Transformer神经网络架构，这些包含模型架构和算法的设计决定了模型如何处理输入数据并生成输出。在此基础上，厂商在大规模的数据上对大模型进行预训练，来提高模型的泛化能力，加速后续的学习任务推进。因神经网络架构和预训练这两项工作打造难度高、投入金额大、耗费数据量多，往往被称作大模型的内核。
而大模型的“壳”一般指调优。调优是指对已经预训练过的模型进行进一步的训练。这个过程通常是有监督的，需要使用标注好的数据来指导模型的学习。调优的目标是调整模型参数，使其更好地适应特定任务的需求。
“‘套壳’常指在调优阶段通过更改变量名称，在开源成果基础上调适出更加符合某些场景的大模型。”AI分析师张毅向时代周报记者称。
前语雀设计师、现AI助手Monica联合创始人Suki曾分享了“套壳”的四个阶段：一是直接引用OpenAI接口，ChatGPT 回答什么，套壳产品回答什么。卷UI、形态、成本。
二是构建Prompt。如大模型可以类比为研发，Prompt可以类比为需求文档，需求文档越清晰，研发实现得越精准。套壳产品可以积累自己的优质Prompt，卷Prompt质量，卷 Prompt分发。
三是把特定数据集进行向量化，在部分场景构建自己的向量数据库，以达到可以回答 ChatGPT 回答不出来的问题。比如垂直领域、私人数据等。Embedding可以将段落文本编码成固定维度的向量，从而便于进行语义相似度的比较，相较于Prompt可以进行更精准的检索从而获得更专业的回答。
四是微调 Fine-Tuning。使用优质的问答数据进行二次训练，让模型更匹配对特定任务的理解。相较于 Embedding 和 Prompt 两者需要消耗大量的 Token，微调是训练大模型本身，消耗的 token 更少，响应速度也更快。
“实际上，套壳是个相对正常的模式，针对某一垂直领域频繁进行调优司空见惯，该主题的研究论文也非常多。而抄袭框架和预训练数据的情况，一般得叫‘借壳’了。”张毅告诉时代周报记者，正因为大模型研发门槛高，入局者才更应审慎对待自研。
测控考清华大学研究生需要靠什么课程
1、清华大学研究生没有测控专业。 只有：大地测量学与测量工程、控制科学与工程、控制工程专业。 2、大地测量学与测量工程专业考：①101思想政治理论②201英语一③301数学一④807大地测量3、控制科学与工程专业考：①101思想政治理论②201英语一③301数学一④827电路原理4、控制工程专业考：①101思想政治理论②201英语一③301数学一④827电路原理清华大学的前身是清华学堂，成立于1911年。 是211工程、985工程院校。
人工智能适合女生学吗？
让机器像人一样能听会说、能看会认，还能学习与思考，这就是人工智能。早些年，这些还只是科幻电影中的一些画面，如今，已逐渐变成现实图景。也有越来越多的人加入到了人工智能的学习中来。女孩子学人工智能怎么样?
人工智能专业适合女生学吗
人工智能专业适合女生学，在认真了解各专业的基本概念和主要方向之后，如果发自内心的对计算机、人工智能在从事的事业感兴趣，那就可以尝试选择计算机专业。如果还不确定自己的兴趣，那就再去更深入地了解这些专业。在此基础上，数理思维强的同学加分，有编程经验的同学加分，但这些都是锦上添花，最重要的是发自内心的兴趣。
计算机各行业都活跃着女生的身影，例如清华大学计算机系毕业生连续三次获得国际顶级会议SIGMOD的十年最佳论文奖，都是女生（清华女生再获ACM SIGMOD十年最佳论文奖（代发） (转载)）等。因此，计算机行业就靠真本事，背景性别都不是事儿，而且不需要体力劳动，其实非常适合女生。
人工智能就业前景
如此多的大学一窝蜂的开设这个专业，那么人工智能专业的就业情况如何呢？首先分为两个层次的学校，第一类是像清华大学、中国科学技术大学、上海交通大学这样的学校，很多学习这个专业的人，都会选择出国留学深造，最后成为行业里的顶级科学家，一般最少都是年薪百万；第二类是本科毕业后就会直接参加工作的，最后一般都是大学毕业后直接工作，而小米、京东、美团这样的企业，每天都招聘大量的算法工程师，每个月的薪资也是超过了2万元。所以总体来说，这个工作的前景是十分广阔的。理科生选择这个专业真的很不错。
女孩子可以学习人工智能吗
人工智能专业适合女生学，在认真了解各专业的基本概念和主要方向之后，如果发自内心的对计算机、人工智能在从事的事业感兴趣，那就可以尝试选择计算机专业。 如果还不确定自己的兴趣，那就再去更深入地了解这些专业。 在此基础上，数理思维强的同学加分，有编程经验的同学加分，但这些都是锦上添花，最重要的是发自内心的兴趣。 计算机各行业都活跃着女生的身影，例如清华大学计算机系毕业生连续三次获得国际顶级会议SIGMOD的十年最佳论文奖，都是女生（清华女生再获ACM SIGMOD十年最佳论文奖（代发） (转载)）等。 因此，计算机行业就靠真本事，背景性别都不是事儿，而且不需要体力劳动，其实非常适合女生。
