ChatGPT 慘遭攻擊，參數(shù)規(guī)模終于被扒出來了 —— 很可能只有 7B（70 億）。
消息來自南加州大學(xué)最新研究，他們使用一種攻擊方法，花費不到 1000 美元就把最新版 gpt-3.5-turbo 模型的機(jī)密給挖了出來。
果然，OpenAI 不 Open，自有別人幫他們 Open。
具體來說，南加大團(tuán)隊三位作者破解出了未公布的 gpt-3.5-turbo 嵌入向量維度（embedding size）為 4096 或 4608。
而幾乎所有已知的開源大模型如 Llama 和 Mistral，嵌入向量維度 4096 的時候都是約 7B 參數(shù)規(guī)模。其它比例的話，就會造成網(wǎng)絡(luò)過寬或過窄，已被證明對模型性能不利。
因此南加大團(tuán)隊指出，可以推測 gpt-3.5-turbo 的參數(shù)規(guī)模也在 7B 左右，除非是 MoE 架構(gòu)可能不同。
數(shù)月前，曾有微軟 CODEFUSION 論文意外泄露當(dāng)時 GPT-3.5 模型參數(shù)為 20B，在后續(xù)論文版本中又刪除了這一信息。
當(dāng)時引起了一陣軒然大波，業(yè)界很多人分析并非不可能，先訓(xùn)練一個真正的千億參數(shù)大模型，再通過種種手段壓縮、蒸餾出小模型，并保留大模型的能力。
而現(xiàn)在的 7B，不知道是從一開始 20B 的消息就不準(zhǔn)確，還是后來又再次壓縮了。但無論是哪一種，都證明 OpenAI 有很恐怖的模型優(yōu)化能力。
撬開 ChatGPT 的保護(hù)殼
那么，南加大團(tuán)隊是怎么扒出 ChatGPT 未公開配置的呢？還要說到現(xiàn)代語言模型中普遍存在的“Softmax 瓶頸”。
當(dāng) Transformer 網(wǎng)絡(luò)處理完輸入，會得到一個低維的特征向量，也就是 Embedding。這個特征向量再經(jīng)過 Softmax 變換，就得到了最后的概率分布輸出。
問題就出在 Softmax 這里，因為矩陣的秩受限于特征向量的維度，所以大模型的輸出空間事實上被限制在了一個低維的線性子空間里。
這就像是無論你的衣柜里有多少件衣服，最后能穿出去的搭配，其實是有限的。這個”衣柜”的大小，就取決于你的“特征向量維度”有多大。
南加大團(tuán)隊抓住了這一點，他們發(fā)現(xiàn)，只要從 API 調(diào)用中獲取到足夠多的輸出樣本，就足以拼湊出這個大模型的特征向量維度。
有了這個特征向量維度，可以進(jìn)一步推斷大模型的參數(shù)規(guī)模、還原出完整的概率輸出，在 API 悄悄更新時也能發(fā)現(xiàn)變化，甚至根據(jù)單個輸出判斷來自哪個大模型。
更狠的是，推測特征向量維度并不需要太多的樣本。
以 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 為例，采集到 4000 多個樣本就綽綽有余了，花費還不到 1000 美元。
在論文的最后，團(tuán)隊還探討了目前的幾個應(yīng)對這種攻擊的方法，認(rèn)為這些方法要么消除了大模型的實用性，要么實施起來成本高昂。
不過他們倒也不認(rèn)為這種攻擊不能有效防護(hù)是個壞事，一方面無法用此方法完整竊取模型參數(shù)，破壞性有限。另一方面允許大模型 API 用戶自己檢測模型何時發(fā)生變更，有助于大模型供應(yīng)商和客戶之間建立信任，并促使大模型公司提供更高的透明度。
這是一個 feature，不是一個 bug。
論文：
https://arxiv.org/abs/2403.09539
參考鏈接：
https://x.com/TheXeophon/status/1768659520627097648
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：夢晨
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