華為盤古團(tuán)隊(duì)回應(yīng)開源爭(zhēng)議：嚴(yán)格遵循要求，爭(zhēng)議與待解之謎

爭(zhēng)議背景：開源代碼相似性質(zhì)疑

6月30日，華為正式開源部分盤古大模型體系，包括70億參數(shù)的盤古稠密模型和720億參數(shù)的盤古Pro MoE混合專家模型，以及配套的昇騰模型推理技術(shù)體系。然而，僅隔四天，GitHub上一項(xiàng)名為“LLM-Fingerprint”的分析指出，盤古Pro MoE與阿里通義千問Qwen-2.5的注意力參數(shù)分布高度相似，平均相關(guān)性達(dá)0.927，遠(yuǎn)高于正常模型間的對(duì)比范圍，這一發(fā)現(xiàn)迅速引發(fā)了關(guān)于盤古Pro MoE是否“非獨(dú)立開發(fā)”的質(zhì)疑。

華為盤古團(tuán)隊(duì)的正式回應(yīng)

聲明基于昇騰平臺(tái)自研訓(xùn)練

7月5日，華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室發(fā)布聲明，明確指出盤古Pro MoE是基于昇騰硬件平臺(tái)開發(fā)、訓(xùn)練的基礎(chǔ)大模型，并非基于其他廠商模型增量訓(xùn)練。聲明中強(qiáng)調(diào)，盤古Pro MoE在架構(gòu)設(shè)計(jì)、技術(shù)特性等方面做了關(guān)鍵創(chuàng)新，特別是提出了全球首個(gè)面向昇騰硬件的分組混合專家（MoGE）架構(gòu)，有效解決了大規(guī)模分布式訓(xùn)練的負(fù)載均衡難題，提升了訓(xùn)練效率。

合規(guī)引用開源組件，尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)

針對(duì)代碼相似性的質(zhì)疑，華為盤古團(tuán)隊(duì)表示，部分基礎(chǔ)組件代碼參考了業(yè)界開源實(shí)踐，并嚴(yán)格遵循了開源協(xié)議，在開源代碼文件中清晰標(biāo)注了版權(quán)聲明。團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)，這一做法不僅符合開源社區(qū)的通行做法，也體現(xiàn)了業(yè)界倡導(dǎo)的開源協(xié)作精神。華為始終堅(jiān)持開放創(chuàng)新，尊重第三方知識(shí)產(chǎn)權(quán)，同時(shí)提倡包容、公平、開放、團(tuán)結(jié)和可持續(xù)的開源理念。

待厘清的問題與行業(yè)趨勢(shì)

開源代碼相似性的科學(xué)評(píng)估方法

盡管華為盤古團(tuán)隊(duì)否認(rèn)了抄襲指控，但關(guān)于如何科學(xué)評(píng)估開源代碼相似性的問題仍有待厘清。此次爭(zhēng)議中，“LLM-Fingerprint”分析方法的科學(xué)性受到了質(zhì)疑。業(yè)內(nèi)專家指出，僅憑參數(shù)相關(guān)性高并不能斷定抄襲，因?yàn)槎喾N因素（如相似的訓(xùn)練目標(biāo)、模型規(guī)模、注意力機(jī)制等）都可能導(dǎo)致高相關(guān)性。因此，專業(yè)評(píng)估需要多層級(jí)、多模型對(duì)比以及顯著統(tǒng)計(jì)差異分析。

開源AI模型的邊界與協(xié)議規(guī)則

此次爭(zhēng)議再次暴露了AI大模型開源定義模糊、協(xié)議規(guī)則與法律界定不清晰的問題。開源并不代表沒有版權(quán)，任何第三方使用都應(yīng)遵循其開源許可協(xié)議。然而，在實(shí)際操作中，開源模型的邊界和協(xié)議規(guī)則往往較為混亂，給開發(fā)者帶來了不小的困惑。未來，如何定義好開源AI模型的邊界，讓開源技術(shù)更加健康有序發(fā)展，仍是行業(yè)亟待解決的重要課題。

透明度與開放性的平衡

華為盤古團(tuán)隊(duì)的回應(yīng)雖然強(qiáng)調(diào)了合規(guī)性和創(chuàng)新性，但在透明度方面仍有待提升。例如，盤古Pro MoE既未開放完整模型權(quán)重，也沒有提供在線API、推理或DEMO接口，這使得用戶和社區(qū)難以進(jìn)行更深入的驗(yàn)證和分析。在追求商業(yè)利益的同時(shí)，如何平衡透明度與開放性，是華為等廠商需要思考的問題。

AI大模型的技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展趨勢(shì)

盡管此次爭(zhēng)議給華為盤古團(tuán)隊(duì)帶來了一定的負(fù)面影響，但不可否認(rèn)的是，AI大模型的技術(shù)創(chuàng)新仍在不斷推進(jìn)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，未來AI大模型將更加智能化、高效化，并在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。同時(shí)，開源協(xié)作精神也將繼續(xù)推動(dòng)AI技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。

專業(yè)見解與預(yù)測(cè)

此次爭(zhēng)議雖然給開源AI模型領(lǐng)域帶來了一定的波動(dòng)，但也為行業(yè)提供了反思和進(jìn)步的機(jī)會(huì)。未來，隨著開源技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信開源AI模型的邊界和協(xié)議規(guī)則將更加清晰明確。同時(shí)，廠商在追求技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，也應(yīng)更加注重透明度和開放性，以贏得用戶和社區(qū)的信任和支持。 此外，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，未來AI大模型將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。例如，在智能制造、智慧城市、醫(yī)療健康等領(lǐng)域，AI大模型將助力實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的生產(chǎn)和服務(wù)方式。因此，我們有理由相信，未來AI大模型將成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要力量。 本文深入分析了華為盤古團(tuán)隊(duì)回應(yīng)開源代碼爭(zhēng)議的相關(guān)內(nèi)容，包括爭(zhēng)議背景、華為的正式回應(yīng)以及待厘清的問題和行業(yè)趨勢(shì)。通過客觀分析和權(quán)威數(shù)據(jù)支持，本文為讀者提供了有價(jià)值的見解和預(yù)測(cè)。