Das AI-Labor von
Huawei wirkt sich gegen Vorwürfe des Plagiats einer Forschungsgruppe namens Ehrhörter zurück. Die Gruppe behauptete am Freitag, dass Huaweis neues Pangu Pro-AI-Modell eine Kopie des Qwen 2.5-Modells von Alibaba sei. In einer Erklärung am Samstag, dem 7. Juli, bestritt Huawei Noah Ark Labor die Anklage, “Das Modell wurde das modell entwickelt.”Der intensive Wettbewerb und das geistige Eigentum in der boomenden KI-Industrie Chinas. Als lokale Tech-Giganten reiten in den US-Sanktionen um die Dominanz, die Integrität ihrer Grundmodelle wird von der globalen Open-Source-Community intensiv untersucht. href=”https://web.archive.org/web/202507040101/https://github.com/honestagi/llm-fingerprint”target=”_ leer”> veröffentlicht einen jetzt entfernten Bericht über Github (verfügbar über das Web-Archiv) . In dem Dokument wird behauptet, dass Huaweis open-Sourcing-Modell von Pangu Pro Moe keine ursprüngliche Kreation ist, sondern eine”Upcycled”-Version des QWEN 2.5 14B-Modells von Rivalen Alibaba. Src=”Daten: Bild/SVG+XML; Nitro-Treppy-ID=Mtyzodoxmte4-1; Base64, PHN2ZyB2AWV3QM94PSIWIDAGOTAWIDEWMD Aiihdpzhropsi5mdaiighlawdodd0Imtawmcig1sbnm9imH0DHA6LY93D3CUDZMUB3JNLZIWMDAVC3ZNIJ48L3N2ZZ4=”>
Ein”Fingerabdruck”des Plagiats? Die Methode analysiert die Standardabweichungsmuster der Aufmerksamkeitsparametermatrizen (Q, K, V, O) über die Schichten eines Modells. Die Forscher argumentieren, dass diese Muster eine intrinsische Eigenschaft der Architektur-und Trainingsgeschichte eines Modells sind. Ehrhöragi behauptet, dieser statistische Fingerabdruck sei robust genug, um das Fortgebildung zu überleben, eine gemeinsame Technik, die traditionelle Wasserzeichen aus einem gestohlenen Modell löschen kann. Sie haben nahezu identische Muster in QKV-Vorspannungsprojektionen und Aufmerksamkeits-Layernorm-Gewichten hervorgehoben. Die Forscher entdeckten sogar eine QWEN-Lizenzdatei in Pangers offizielles Code-Repository auf Gitcode . Honestagi schloss sein Papier mit der Aussage: „Alle diese Punkte sind Zufälle? Wahrscheinlich nicht.”Durch die Normalisierung dieser Standardabweichungswerte über alle Schichten hinweg erzeugen sie eine charakteristische Signatur, die die Abstammung eines Modells auch nach signifikanten Modifikationen wie fortgesetzten Training identifizieren kann. Sie betonten, dass die QKV-Bias-Muster in Pangu ein nahezu perfektes Match für QWEN 2.5 waren. Sie nannten dies besonders”verdammt”, argumentieren sie, weil die QKV-Voreingenommenheit ein charakteristisches Merkmal der frühen Qwen-Modelle war, die seitdem von den meisten Open-Source-Projekten aufgegeben wurden, einschließlich Alibabas neuerem QWEN3. Die Gruppe stellte fest, dass ihre Untersuchung nicht abgeschlossen ist, wobei die erste Analyse der Modellaktivierungen auch eine wesentliche Überlappung zeigte. Sie behaupteten auch, Aussagen von mehreren Whistleblower erhalten zu haben, die ihre Hypothese stützten:
„Wir haben Nachrichten von mehreren Whistleblower (behauptet) in ihrem Team erhalten. Sie bestätigten den Anschuldigungen gegen Pangu Pro-Moe und bestätigten auch, dass es eine Version von Pangu Ultra-Moe hat. 2 & 4). Am 7. Juli veröffentlichte sein Labor Noah Ark eine Erklärung, in der das Pangu-Modell „… nicht auf inkrementellem Training der Modelle anderer Hersteller beruhte…“ und wurde von Grund auf unabhängig voneinander entwickelt. Das Labor betonte, dass das Modell ausschließlich auf Huaweis proprietären ASI-Chips aufgebaut wurde. Das Ablehnungsrahmen bezeichnet das Pangu-Modell als Schlüsselelement seiner Selbstständigkeitsstrategie, nicht als derivativen Arbeit. Am 2. Juli hat das Unternehmen seine Pangu-Modelle eröffnet, ein Schritt, der weithin als Anstrengung interpretiert wurde, um ein Captive Software-Ökosystem um seine Hardware zu erstellen. Wie Mark Einstein von Contrapoint feststellte: Dieser Hardware-First-Ansatz ist für das Überleben und die Wettbewerbsfähigkeit von Huawei von entscheidender Bedeutung. Tech-Riesen wie Alibaba, Baidu und jetzt Huawei sind aggressiv ihre Kern-KI, um Entwickler Mindshare und Marktdominanz zu erfassen. Das resultierende Hardware-Vakuum hat Huawei’s Ascend Chips zu einer wichtigen Alternative für inländische Entwickler gemacht. Ob bewährt oder nicht, kompliziert Huaweis Ambitionen. Es wirft Fragen zu Transparenz und Vertrauen in einem Moment auf, in dem das Unternehmen versucht, sich als nationaler Champion in der KI zu positionieren. Wie Ehrlichkeitsagi es ausdrückte, sind robuste Methoden zur Überprüfung des Modells für die Herstellung von Modellen für den fairen Wettbewerb in einer Ära, in der „weiteres Training nicht nur benötigt wird, um ein Modell zu stehlen“.