斯坦福学生AI团队致歉抄袭中国大模型 代码作者曾发声回应质疑：我没有

近日，由美国斯坦福大学三名学生组成的一个AI团队发布了开源模型Llama3-V，该模型很快被网友发现与中国大模型公司“面壁智能”的开源成果MiniCPM-Llama3-V 2.5拥有极为相似的模型架构与代码，引发“抄袭”质疑。

当地时间6月3日，Llama3-V团队的其中两名成员森德哈斯·沙玛和阿克沙·加格通过社交平台X发表道歉声明，向“面壁智能”的MiniCPM团队正式道歉，并表示将从网上撤下这一模型。

涉事学生“甩锅”软件工程师？

值得注意的是，前述道歉声明中提到，该模型代码的作者其实是团队的第三名成员——穆斯塔法·阿尔贾德里，该道歉声明还提到穆斯塔法“已经失联”。根据斯坦福大学官网显示，森德哈斯和阿克沙均为斯坦福大学计算机科学系的本科学生。

穆斯塔法在社交平台X的账号已经开启了访客权限。其职业社交平台领英账号资料显示，穆斯塔法本科毕业于美国南加州大学的计算机科学系。值得注意的是，他现在的身份并不是学生。从2023年9月至今，其在一家名为“beehiiv”的公司担任软件工程师。据了解，该公司创立于2021年，专门为创作者和出版商提供软件构建服务。

穆斯塔法的领英资料

穆斯塔法曾为音乐公司设计过网站，也自创过AI博客生成器，还参与撰写了三本有关微积分的教科书。此外，穆斯塔法自学了彭博公司针对在校学生及金融行业新人设计开发的“彭博市场概念”课程并获得了证书。

网友三“锤”揭发“抄袭”过程

红星新闻记者梳理发现，早在6月2日，在开源网站GitHub上，就有一个IP定位在中国厦门、用户名为“PZC163”的网友公开了整个“抄袭”事件的过程，并质疑斯坦福大学AI团队主导的Llama3-V开源模型抄袭“清华系创投”公司“面壁智能”的开源模型MiniCPM-Llama3-V 2.5。

“PZC163”发文称，“MiniCPM-Llama3-V 2.5项目的作者，几天前我发现了一个令人震惊的事实。Llama3-V项目中有大量内容疑似是从MiniCPM-Llama3-V 2.5项目中窃取的，当我提出质疑后，Llama3-V的作者很快删除了我的帖子，并隐藏了Llama3-V项目的相关页面。我强烈质疑他们的所作所为，接下来我将公布所有证据，也敦促你们注意这一事件。”

用户“PZC163”提出了三个证据：首先，其指出MiniCPM-Llama3-V 2.5和Llama3-V项目使用的模型结构和代码几乎是一模一样。其提到，Llama3-V的分词器与MiniCPM-Llama3-V 2.5完全相同。

其次，“PZC163”强调穆斯塔法此前的回应有逻辑漏洞，其可以证明对方在撒谎。据悉，穆斯塔法曾回应称，自己在项目中使用了MiniCPM-Llama3-V 2.5的分词器，还称“我们在MiniCPM-Llama3-V 2.5发布前就已经开始了这项工作”。

“PZC163”称，当自己质疑代码作者“如何在MiniCPM-Llama3-V 2.5发布前就使用MiniCPM-Llama3-V 2.5分词器”时，穆斯塔法辩称其使用的分词器来源于开源大模型网络平台Huggingface上的MinicPM-V-2分词器。“但事实是，MinicPM-V-2的分词器跟MinicPM-Llama3-V 2.5的分词器完全不一样。”

最后，“PZC163”直指Llama3-V代码的作者完全不了解自己的代码，“比如说，感知器重采样器应该是单层交叉注意力，而不是双层交叉注意力”。

从开源网站“复制”算不算“抄袭”？

在面对“PZC163”的质疑时，穆斯塔法一开始予以直接否认，并解释称：“我们在Llama3-V项目的代码版本管理中使用了MiniCPM-Llama3的配置，因为在我测试了很多配置后，发现MiniCPM-Llama3的配置与Llama3-V在Huggingface的Transformer库里进行模型训练时是匹配的。”

穆斯塔法强调称，MiniCPM-Llama3的编程结构来自IDEFICS。自己的Llama3-V项目是在研究了各个开源大模型的基础上，进行了创新。他还表示，如同MiniCPM-Llama3在基于IDEFICS开源模型结构上也有了自己的创新，这不能定性为抄袭。

业内相关人士告诉红星新闻，这件事的症结在于Llama3-V项目团队没有遵守开源协议，“不同开源协议有不同的要求。有些不允许商用，有些必须标注出处。”根据美国法律，版权所有者对其作品拥有专有权利。软件所有者可以基于开源协议，选择向用户提供源代码，并允许他们在开源许可下自由使用、复制和修改。但这些源代码及软件仍受版权保护，若不遵守协议条款，仍可能构成侵犯版权等违法行为。

Llama3-V团队在道歉声明中称，其已要求团队成员穆斯塔法提供训练代码，但目前未收到任何相关回应。

有分析认为，目前来看，对于大模型“套壳”没有明确的界定。开源大模型以及开源社区的构建初衷，是促进技术的共享和交流、加速AI的发展，如果以这种直接“套壳”的形式使用，或许会与这一发展愿景背道而驰。