谷歌DeepMind被曝抄襲開源成果,論文還中了頂流會議
大模型圈再曝抄襲大瓜,這回,“被告”還是大名鼎鼎的谷歌DeepMind。
“原告”直接怒噴:他們就是把我們的技術報告洗了一遍!
具體是這麼個事兒:
谷歌DeepMind一篇中了頂流新生代會議CoLM 2024的論文被掛了,瓜主直指其抄襲了一年前就掛在arXiv上的一項研究。開源的那種。
兩篇論文探討的都是一種規範模型文本生成結構的方法。
抓馬的是,谷歌DeepMind這篇論文中確實明晃晃寫着引用了“原告”的論文。
然鵝,即便是標明瞭引用,“原告”的兩位論文作者Brandon T. Willard(布蘭登)和R´emi Louf(雷米)還是堅稱谷歌抄襲,並認爲:
而不少網友看過論文後也緩緩打出一個問號:CoLM是怎麼審的稿?
趕緊瞅一眼論文對比……
先淺看一眼兩篇論文的摘要對比。
谷歌DeepMind的論文說的是,tokenization給約束語言模型輸出帶來了麻煩,他們引入自動機理論來解決這些問題,核心是避免在每個解碼步驟遍歷所有邏輯值(logits)。
而“原告”的說法大致是:
提出了一個高效框架,通過在語言模型的詞彙表上構建索引,來大幅提升約束文本生成的效率。簡單來說,就是通過索引避免對全部邏輯值的遍歷。
同樣“不依賴於具體模型”。
方向上確實大差不差,我們還是接着來看看更多詳細內容。
我們用谷歌Gemini 1.5 Pro分別總結了兩篇論文的主要內容,並接着讓Gemini來比較兩者的異同。
對於“被告”谷歌這篇論文,Gemini總結其方法是將detokenization重新定義爲有限狀態轉換器(FST)操作。
將此FST與表示目標形式語言的自動機組合,這種自動機可以用正則表達式或語法來表示。
通過以上結合,生成一個基於token的自動機,用於在解碼過程中約束語言模型,確保其輸出的文本符合預設的形式語言規範。
此外,谷歌論文中還進行了一系列正則表達式擴展,這些擴展通過使用特別命名的捕獲組來編寫,顯著提升了系統處理文本時的效率和表達能力。
而對於“原告”論文,Gemini總結其方法的核心是將文本生成問題重新定義爲有限狀態機(FSM)之間的轉換。
“原告”的具體方法是:
Gemini列出了兩篇論文的共同點。
至於兩者的區別,有點像前頭那位網友說的,簡單總結就是:谷歌將詞彙表定義爲了一個FST。
前面也說到了,谷歌在“Related work”中將原告論文列爲“最相關”的一項工作:
谷歌認爲兩者的差異在於,Outlines的方法基於一種特製的“索引”操作,需要手動擴展到新的應用場景。相比之下,谷歌使用自動機理論徹底重新定義了整個過程,使得應用FSA和泛化到PDA變得更加容易。
另一個區別是,谷歌定義了擴展以支持通配符匹配,並提高了可用性。
谷歌緊接着在介紹下面的兩項相關工作中,也都提到了Outlines。
一項是Yin等人(2024年)通過增加“壓縮”文本段到預填充的功能,擴展了Outlines。
另一項是Ugare等人(2024年)近期提出的一個系統,名爲SynCode。它也利用FSA,但採用LALR和LR解析器而非PDA處理語法。
但吃瓜羣衆們顯然不是很買賬:
這件事一發酵,不少網友都怒了,抄襲可恥,更何況“科技巨頭剽竊小團隊的工作成果不是第一次了”。
順便一提,布蘭登和雷米發佈原告論文的時候都在給Normal Computing遠程工作,這家AI Infra公司成立於2022年。
哦對了,Normal Computing的創始團隊有一部分就來自Google Brain……
另外,布蘭登和雷米現在合夥出來創業了,新公司名叫.txt,官網信息顯示,其目標是提供快速可靠的信息提取模型。並且官網掛出的GitHub主頁,就是Outlines倉庫。
說回到網友這邊,更讓大家夥兒生氣的是,“這種情況已經變得普遍”。
一位來自荷蘭代爾夫特理工大學的博士後分享了自己的遭遇:
還有一位美國東北大學的老哥更慘,這種情況他遭遇過兩次,下手的還都是同一個組。並且對面那位第一作者還給他的GitHub加過星標……
不過,也有網友表達了不同的意見:
對此,雷米怒懟:
布蘭登老哥也表示yue了:
瓜就先吃到這裡,對此你有什麼想法?不妨在評論區繼續討論~
兩篇論文戳這裡:谷歌DeepMind論文:https://arxiv.org/abs/2407.08103v1原告論文:https://arxiv.org/abs/2307.09702
參考鏈接:[1]https://x.com/remilouf/status/1812164616362832287?s=46[2]https://x.com/karan4d/status/1812172329268699467?s=46[3]https://x.com/brandontwillard/status/1812163165767053772?s=46