ChatGPT 惨遭攻击，参数规模终于被扒出来了——
很可能只有 7B（70 亿）。
消息来自南加州大学最新研究，他们使用一种攻击方法，花费不到 1000 美元就把最新版 gpt-3.5-turbo 模型的机密给挖了出来。
果然，OpenAI 不 Open，自有别人帮他们 Open。
具体来说，南加大团队三位作者破解出了未公布的 gpt-3.5-turbo嵌入向量维度（embedding size）为 4096 或 49。
而几乎所有已知的开源大模型如 Llama 和 Mistral，嵌入向量维度 4096 的时候都是约 7B 参数规模。
其它比例的话，就会造成网络过宽或过窄，已被证明对模型性能不利。
因此南加大团队指出，可以推测 gpt-3.5-turbo 的参数规模也在 7B 左右，除非是 MoE 架构可能不同。
数月前，曾有微软 CODEFUSION 论文意外泄露当时 GPT-3.5 模型参数为20B，在后续论文版本中又删除了这一信息。
当时引起了一阵轩然大波，业界很多人分析并非不可能，先训练一个真正的千亿参数大模型，再通过种种手段压缩、蒸馏出小模型，并保留大模型的能力。
而现在的 7B，不知道是从一开始 20B 的消息就不准确，还是后来又再次压缩了。
但无论是哪一种，都证明 OpenAI 有很恐怖的模型优化能力。
那么，南加大团队是怎么扒出 ChatGPT 未公开配置的呢？
还要说到现代语言模型中普遍存在的 "Softmax 瓶颈"。
当 Transformer 网络处理完输入，会得到一个低维的特征向量，也就是 Embedding。这个特征向量再经过 Softmax 变换，就得到了最后的概率分布输出。
问题就出在 Softmax 这里，因为矩阵的秩最多只能等于特征向量的维度，所以大模型的输出空间事实上被限制在了一个低维的线性子空间里。
这就像是无论你的衣柜里有多少件衣服，最后能穿出去的搭配，其实是有限的。这个 " 衣柜 " 的大小，就取决于你的 " 特征向量维度 " 有多大。
南加大团队抓住了这一点，他们发现，只要从 API 调用中获取到足够多的输出样本，就足以拼凑出这个大模型的特征向量维度。
有了这个特征向量维度，可以进一步推断大模型的参数规模、还原出完整的概率输出，在 API 悄悄更新时也能发现变化，甚至根据单个输出判断来自哪个大模型。
更狠的是，推测特征向量维度并不需要太多的样本。
以 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 为例，采集到 4000 多个样本就绰绰有余了，花费还不到 1000 美元。
在论文的最后，团队还探讨了目前的几个应对这种攻击的方法，认为这些方法要么消除了大模型的实用性，要么实施起来成本高昂。
不过他们倒也不认为这种攻击不能有效防护是个坏事，
一方面无法用此方法完整窃取模型参数，破坏性有限。
另一方面允许大模型 API 用户自己检测模型何时发生变更，有助于大模型供应商和客户之间建立信任，并促使大模型公司提供更高的透明度。
这是一个 feature，不是一个 bug。
论文：
https://arxiv.org/abs/2403.09539
参考链接：
https://x.com/TheXeophon/status/1768659520627097648
据韩国建国大学研究人员发表在最新一期开放获取期刊《公共科学图书馆·综合》上的一项研究，与狗共度美好时光可减轻压力，同时可增强与放松和注意力相关的脑电波。动物辅助干预措施，如犬类 春，推也。从草从日，草春时生也。进入春日，人们时常能在大地回暖、万物复苏中见证旺盛的生命力。一起解锁空间站里的“春日关键词”，感受太空中的“春日力量”吧！春日关键词：温暖空间站内 四季如春 3月21日记者从中国科学技术大学获悉，该校物理学院张斗国教授课题组，提出并实现了一种基于矢量光场调控原理的动量空间偏振滤波器件。科研人员将该滤波器件安装于传统无标记光学显微镜的出射端， 3月23日消息，vivo即将于3月26日发布vivo X Fold3系列折叠屏电话，其中包含vivo X Fold3和vivo X Fold3 Pro两款新品。据悉，vivo X Fold3采用了首发的碳纤维龙骨铰链，重量仅为219克，厚度为4.65毫米。相 3月24日，据央视财经消息，在今天开幕的中国发展高层论坛2024年年会现场，苹果公司首席执行官蒂姆·库克回应记者提问表示，苹果公司的Apple Vision Pro头显产品将在今年年内于中国市场上市， 全球首台无细胞蛋白质合成生物反应器、全球首台全高温超导托卡马克装置（洪荒70）、64比特超导量子计算机研发与产业化项目、深海可燃冰探采重载作业机器人系统研制、载人电动复合翼垂直起降飞行 。本文链接：ChatGPT参数规模被扒：只有7Bhttp://www.sushuapos.com/show-2-3855-0.html
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