ラマ3-VはMiniCPM-Llama3-V 2.5を盗用しましたか？

MiniCPM-Llama3-V 2.5は、OpenBMBチームによって開発された最先端のオープンソースのマルチモーダル言語モデルです。このモデルは80億のパラメータを持ち、GPT-4V-1106、Gemini Pro、Qwen-VL-Max、Claude 3などの専有モデルさえも凌駕する優れたパフォーマンスをさまざまなベンチマークで達成しています。MiniCPM-Llama3-V 2.5は、効率的でエンドユーザーのデバイスに展開可能な設計になっており、幅広いユーザーとアプリケーションに利用可能です。

MiniCPM-Llama3-V 2.5の主な特徴

優れたパフォーマンス

MiniCPM-Llama3-V 2.5の最も注目すべき側面の1つは、さまざまなベンチマークでの卓越したパフォーマンスです。11の人気ベンチマークを網羅した包括的な評価であるOpenCompassでは、モデルは65.1の平均スコアを達成し、はるかに多くのパラメータを持つモデルを上回ります。これは、モデルが高い精度と効率で幅広いタスクを処理できることを示しています。

強力なOCR機能

MiniCPM-Llama3-V 2.5は、光学文字認識（OCR）のタスクにおいて優れた性能を発揮します。モデルは任意の縦横比の画像を処理し、180万ピクセルまでの画像を扱うことができ、OCRBenchで700以上のスコアを達成しています。これは、GPT-4o、GPT-4V-0409、Qwen-VL-Max、Gemini Proなどの専有モデルを凌駕しています。モデルのOCR機能は、フルテキスト抽出、テーブルからMarkdownへの変換、改善された命令の追跡と複雑な推論能力によってさらに強化されています。

信頼性のある振る舞い

MiniCPM-Llama3-V 2.5は、最新のRLAIF-Vメソッドを活用して、無意味または誤解を招く情報の生成を最小限に抑え、信頼性を発揮します。モデルはObject HalBenchで10.3%の誤生成率を達成し、GPT-4V-1106（13.6%）よりも低い値を示しており、信頼性と一貫性の面でオープンソースモデルの新たな基準を設定しています。

MiniCPM-Llama3-V 2.5のベンチマーク

MiniCPM-Llama3-V 2.5は、パフォーマンスや機能を評価するためにさまざまなベンチマークで厳密にテストされています。以下は、いくつかの主な結果です：

OpenCompass

• 11の人気ベンチマーク全体で65.1の平均スコア
• Yi-VL-34BやCogVLM-Chat 17Bなど、はるかに多くのパラメータを持つモデルよりも優れた性能

OCRBench

• OCRBenchで700以上のスコア
• GPT-4o、GPT-4V-0409、Qwen-VL-Max、Gemini Proなどの専有モデルを上回る

Object HalBench

• 誤生成率10.3%を達成
• GPT-4V-1106（13.6%）よりも低い
• オープンソースモデルの信頼性と一貫性の新たな基準を設定

これらのベンチマーク結果は、MiniCPM-Llama3-V 2.5の優れたパフォーマンスと機能をさまざまなタスクで証明し、リーディングなオープンソースのマルチモーダル言語モデルとしての地位を確固たるものにしています。

Llama-3-Vの剽窃に関する論争と告発

MiniCPM-Llama3-V 2.5プロジェクトは、その印象的な技術的成果にもかかわらず、重大な論争に巻き込まれています。このプロジェクトの開発者は、Llama 3-Vチームが彼らの作業の大部分を適切な帰属なしでコピーしたと主張し、剽窃の告発をしました。

詳細と証拠については、このGitHubの問題をご覧ください。

剽窃の告発

MiniCPMチームは、GitHubの問題で彼らの告発を公に詳述し、Llama 3-VとMiniCPM-Llama3-V 2.5のモデル構造とコードの類似点を指摘しました。彼らは、これらの類似点がAI研究の範囲を超えたものであると主張しました。

具体的な例：コードの再フォーマットと変数の名前変更の告発

MiniCPMチームは、Llama 3-Vチームがコードの再フォーマットや変数の名前変更だけで、コピーした素材の出所を偽装したものだと確信していると主張しました。これらの具体例には、同一の関数構造、似たアルゴリズム的アプローチ、さらにはコード内のコメントも含まれます。

Llama 3-Vチームとオープンソースコミュニティからの反応

Llama 3-Vチームは、何の違法行為もしておらず、彼らの作業がオリジナルであり、類似点は偶然またはAIモデル開発の一般的なプラクティスによるものであると主張しています。オープンソースコミュニティはこの問題で意見が分かれており、一部のメンバーは徹底的な調査を求め、他のメンバーはLlama 3-Vチームを支持し、オープンソースプロジェクトの協力的で反復的な性質を引用しています。

調査と結果

告発に関する調査は進行中であり、双方が証拠と主張を提出しています。この調査の結果は、Llama 3-Vプロジェクトの将来とAI研究コミュニティ内での立場に重要な影響を与えます。告発が真実であると立証されれば、関係する研究者に重大な影響を与え、プロジェクトの信頼性に影響を及ぼす可能性があります。

まとめ

MiniCPM-Llama3-V 2.5は、優れたパフォーマンス、強力なOCR機能、信頼性のある振る舞いを提供するオープンソースのマルチモーダル言語モデリングの素晴らしい成果です。はるかに多くのパラメータを持つ専有モデルを凌駕するモデルの能力は、効率的で利用可能なAIソリューションの潜在能力を示しています。

しかし、Llama 3-Vプロジェクトへの剽窃の告発に関する継続的な論争は、この分野に暗い影を投げかけています。調査の結果や、学術研究における独自性、適切な帰属、倫理的な実践についての広範な議論は、AI開発の将来に重大な影響を与えるでしょう。

AIコミュニティが可能性の限界を広げ続ける中で、透明性、協力、知的財産の尊重を促進する文化を築くことが非常に重要です。これらの価値を守ることで、すべての人々にとっての持続可能で責任あるAIテクノロジーの進展を確実にすることができます。