第277章 紅彤彤的前程(第二更)
儘管信心滿滿，但能夠這麼順利的就取得橘子大模型的源代碼，還是讓Madeline喜出望外。
千尋的安全部門手裡有大量的0day漏洞（被黑客發現的，開發者和用戶不知道的漏洞），他們所製作的木馬就是利用了linux系統中的幾個0day漏洞來遠程執行代碼並獲取權限。
千尋根本沒有等太久，那個加密包第二天就被柚子科技解密調用了，裡面果然是橘子大模型內測後的修復版本。
吳恩德離開後，接替他工作的傅遠生雖然滿嘴軍令狀，但心裡其實還是忐忑的。
他是內行，雖然此前沒有接觸過橘子大模型這種類型的神經網絡，但BP、LSTM、CNN、RNN、DNN、Seq2Seq等模型還是玩的很熟的。
無論什麼神經網絡，本質上都沒有刪除數據這麼一說，只能重新訓練。
深度學習並不是把數據資料存在某些地方供神經網絡調用，而是讓神經網絡“學習”這些內容，學習後的東西會導致“神經突觸”的變化，而大模型的“神經突觸”，就是所謂的“參數”。
這些參數的數值變化和相互的連接，就像人類學習的時候神經突觸的連接一樣，意味着大模型真正“掌握”了訓練的知識。
比如一個參數13B（130億）的大模型，存在一塊硬盤上，可能大小有20個G。
讓它接受2個T的數據訓練後，可能它的大小還是20個G。
大小沒有什麼變化，但這2個T的資料它卻已經完全掌握了。
但既然是模仿人類神經形成的人工智能模型，其實也存在了人類智能的某些問題。
比如說“遺忘”的問題，就是明明學了，過一陣時間之後卻發現AI把學過的東西忘了。
AI過度訓練後，可能會出現對新數據“想當然”的現象。
就像人類面對新生事物時，明明什麼都不明白，卻用過往經驗進行解釋，這在AI領域中叫“過度擬合”。
一堂課老師講了半本書，前三頁你還能聽明白，到後面就是聽天書，對於AI來說，就是“信息過載。”
人類接觸到的信息是片面的情況下，就會導致認知偏差，AI的數據如果集中存在某一種意識形態的內容，同樣會導致認知偏差。
林林總總。
更有甚者，原本是個好模型，別人訓練都沒事，你來訓練，要麼無法收斂得到結果（可以理解爲學不會），要麼災難性遺忘，要麼梯度爆炸或消失。
在架構和參數沒有太大改動的情況下，能不能訓練出可用的大模型，甚至是一門玄學。
AI的訓練與調優充滿了複雜性和不可預測性。
有時候，一個微小的參數調整或數據處理步驟的變化，就能導致訓練結果的巨大差異。
就算傅遠生嚴格按照科學的方法調整超參數，精心選擇數據集，並使用最先進的硬件設備，但他仍舊沒有足夠的信心在短短的一兩週時間內，把橘子大模型重新訓練一遍去除柚子科技的所有痕跡。
但成了的話，自己可就是AGI之父啊！
升職加薪啊！
成爲世界第一的AI權威啊！
又有幾個人能抵擋這樣的誘惑呢？
而且千尋早就準備好了，如果柚子科技那邊反擊，甚至放出橘子大模型是他們自我研發的實錘，千尋也不怕。
掌握了十幾億經費的公關一號位可不是吃素的！
哼！
入關之後，自有大儒爲我辯經。
先攪渾水，過上半年再持續的歲月史書，柚子科技沒多久就成了歷史笑柄了！
傅遠生實際上手之後，更是喜出望外感覺自己天命加身。
這個橘子大模型和柚子訓練框架太踏媽好用了。
無論用什麼策略調整參數，幾乎訓練效果都很好，效率奇高。
應該三天就能完成一輪訓練。
公測版本的橘子大模型相較內測版的130億參數又做了倍計的提升，足足有1500億的參數。
傅遠生指揮自己三個忠實走狗，四個人開始關在小黑屋裡閉關，一邊去除橘子大模型內的柚子科技的痕跡，針對性的調整參數，一邊進行重複訓練，儘可能的覆蓋這個大模型原本學習的知識。
尤其是那種“你是誰創造的？”之類的問題，必須對大模型進行監督學習，讓其遇到類似的問題都能回答是“我是‘聞君一言’，是一個AI助手，千尋公司創造了我。”
或，“千尋的天才工程師們日以繼夜的工作和努力，才讓我和你見面，開心嗎？”
爲了徹底避免問題出現，傅遠生他們甚至把“柚子科技”、“柚子”及能夠聯想到的其他詞語都作爲禁詞，禁止修改後的“聞君一言”在任何方式下提及到。
當然，這仍然不能徹底解決問題，不過沒關係，千尋只准備公測三天，三天後，馬上就宣佈公測結束，系統升級，剩下的時間慢慢搞。
總是能把這個問題解決掉的。
傅遠生熬夜熬的眼珠通紅，這是累紅的嗎？
不，這是被我那紅彤彤的前程照紅的！
——
柚子科技官方微博的表態，讓所有吃瓜羣衆都覺得不明所以。
那句有意思還能夠解釋爲反擊的話，上面貼的那張集體穿着魔法袍的團隊照片什麼意思？
想對千尋用個阿瓦達啃大瓜？
你就是當事人啊，啃什麼瓜？
看到柚子科技官方發的微博，估計是做賊心虛，千尋管理層幾乎全體出動，紛紛開始陰陽怪氣起柚子科技。
牛亮，微博認證千尋金融服務事業組副總裁：“難以理解什麼樣的智商，會相信一家成立不足一年的小公司能夠改變世界。”
荊浩，微博認證千尋江米總經理：“十年磨一劍，爲千尋點贊，我們永遠都是那個追求技術與夢想的少年！@Robert李” 袁山君，微博認證千尋營運副總裁：“童話很美好，但可惜，現實世界不相信童話。千尋從3057年就已經在AI領域每年至少投入上百億，到如今終於開花結果，可喜可賀。AI行業是資金密集型、技術密集型的行業，不是哪家小公司就能碰瓷的。”
對於這些人的微博，柚子科技都做了轉發，每次轉發，還都配上那句“有意思”以及那張團隊照片。
而輿論的導向，也開始在千尋鉅額的公關費用下，開始向攻擊柚子科技的方向去引導。
那些冷靜分析柚子科技不可能是抄襲者的文章，基本都沒有任何流量，而柚子科技的官微之下，則充斥了水軍和不明真相的辱罵。
百分之九十九的回覆都認爲柚子科技的回覆是不以爲恥反以爲榮。
而對這些人，掛着柚子官微的方豫根本不在乎，開着小號跟着一起罵。
由於罵的過於有特點，小號的很多條微博居然還被千尋的很多高管轉發了。
千尋和柚子科技的公測是同一天同一時間，都是4月5日清明假期後的第一天上午。
由於柚子科技的公測時間早就公開在4月5日上午十點，爲了喝頭啖湯，千尋特意將公測時間提早一個小時在上午九點。
不同於柚子科技的按兵不動，這些日子來，千尋可以說是外緊內也緊，媒體上努力控評，內部緊鑼密鼓的抓bug做測試。
“請彙總出集團3061年所有研發項目的ROI for R&D，並根據上傳的模版形成一個報告。”Robert李在對話欄中輸入一行要求。
“聞君一言”同樣具有企業api，現在Robert李就是把千尋的備用服務器與企業api進行連接，針對性的開發出的千尋內部ai管理助手。
收到指令後，“聞君一言”很快速的就把千尋3061年所有的研發項目的ROI進行了彙總排列，並依據多標準決策分析（MCDA）方法，對這些項目進行了綜合評估，隨後又用十幾秒的時間生成出了ppt。
Robert李打開ppt一看，嚯，比平時CTO拿上來的報告還清晰。
至於那些可能露餡的測試，他們早就做完了。
“啪啪啪啪啪。”看到“聞君一言”的優異表現，Madeline帶頭鼓起了了掌。
而其他的高管們，也都跟着鼓起掌來。
從雙手在胸前輕拍，一直到雙手高舉頭頂用力鼓掌，在鼓掌內卷賊的帶動下，大會議室中很快就掌聲震天。
好像誰鼓掌的動作小了，誰就對公司沒有認同感似的。
Robert李看了看Madeline，直到現在，他仍舊覺得心裡不太踏實，因此他一直都沒有就這件事情發微博。
但此情此景下，他也只能一如既往地微笑着，還拍了拍傅遠生的肩膀。
“Robert，明天就是公測了，你作爲千尋的唯一領袖，是不是也應該在社交媒體上支持一下‘聞君一言’？。”Madeline帶着勝利者的微笑，雖然是建議的口吻，但Robert心裡卻明白，這就是變相的命令。
Robert李抿了抿嘴，沉默了一會兒。
“Robert？”Madeline對他使了個眼色。
Robert這才發現周圍氣氛似乎有些古怪，只好微笑了一下，掏出手機發了一條“明天九點，見證奇蹟”的微博，隨後打趣到：“我看到柚子科技的官微把我們很多高管的微博都轉發了，也不知道我這條會不會也被轉。”
老闆發微博，下面的高管們機靈的馬上就開始跟着評論和轉發。
同時還得寫上幾百字的小作文，抒發一下對公司的感恩和對老闆的仰慕與崇拜。
打字速度最快的馬屁精還沒寫完小作文呢，就看到已經有人轉發了。
艹！誰手這麼快？
打開一看，柚子科技？
而且還配圖了？
只不過這次他們倒是沒配那張團隊穿着魔法袍的合影，而是配了一張所有人都眼熟能詳的。
吔S啦你。(成熟的讀者應當自己補圖)
在AI領域，由於AI的黑箱特性，導致抄襲和套皮相比其他IT領域有很大的不一樣。
針對一個複雜系統來說，套皮是很麻煩的一件事，億級的代碼量，哪個邊邊角角有點註釋什麼的，可能就會露餡。
但大模型不是個軟件系統，而是是幾十上千甚至上萬億參數組成的神經網絡，這使得抄襲和套皮行爲難以直接通過代碼檢查來識別，因爲大模型的核心是參數而非顯式的代碼邏輯。
而模型中的知識，只要重複訓練的次數足夠多，是能夠把過去的知識徹底清洗覆蓋掉的。
這也是爲什麼當初斯坦福的兩個學生膽子會大到將清華的llama小鋼炮直接套皮說成自己做的大模型。
這件事在爆出來之初，也只是有人從性能上懷疑，因爲這三個學生拿出的模型性能表現和小鋼炮太像了。
這時候這三個人都沒有承認是套皮。
只不過他們只是學生，算力和數據都不太夠，無法徹底完成模型的知識覆蓋，致使他們的模型居然能和小鋼炮的專有特性一樣可以識別清華簡，這才實錘了他們套皮抄襲。
小鋼炮事件之所以能夠這麼快解決，是因爲小鋼炮推出的比三個學生拿出的模型早的多，早就打出了名氣，再加上有獨有特性。但如果抄襲的不是三個學生，而是資源更豐富的大廠呢？如果兩者是同時推出的，幾乎沒有先後呢
(本章完)