7.72TB짜리 Anthropic AI 모델은 가짜임 — 내가 생성된 가중치를 재구성해 봄
The 7.72TB Alleged Anthropic AI Model Is Fake — I Reconstructed Its Generated Weights
핵심 요약
7.72TB 규모의 Anthropic 모델이 가짜임을 입증한 포렌식 분석 결과입니다.
- 가짜 모델 입증 — 7.72TB 체크포인트가 학습된 모델이 아닌 무작위 생성 데이터임을 밝힘
- 포렌식 분석 — SHA-256 및 NumPy PCG64를 사용하여 가중치를 100% 재구성함
- 기술적 증거 — 633개의 텐서와 수억 개의 가중치 부호가 예측된 의사난수와 일치함
- 결론 도출 — 모델의 출처는 불분명하며 의미 있는 언어 생성 능력이 없는 가짜임
burner22/numbat이라는 7.72TB짜리 체크포인트를 조사해 봤는데, 이게 Anthropic 내부의 Mythos급 모델이라고 주장하더라고.
포렌식 결과, 테스트한 가중치들은 학습을 통해 얻어진 게 아니라 결정론적으로 생성된 것들이야. 이 체크포인트가 진짜 학습된 모델이라는 주장은 증거가 전혀 뒷받침해주질 못해.
증거는 여기 있어:
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633개 텐서: 11,374,080개의 값이 SHA-256과 NumPy PCG64를 사용해 비트 단위로 100% 완벽하게 복구됨.
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3억 7,360만 개의 가중치 부호: 예측된 의사난수 시퀀스와 100% 일치함.
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NVFP4 가중치: 1억 7,300만 개의 홀드아웃 양자화 코드 중 99.51%가 복구됨.
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47.3억 파라미터 절단 모델: 조립해서 실행은 되는데, 의미 있는 언어를 뱉는 게 아니라 반복적인 문장 부호만 찍어냄.
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임베딩: 약간의 의미론적 구조는 존재하지만, 그렇다고 해서 복구된 가중치 계열이 진짜 학습된 가중치라는 뜻은 아님.
결론: 이건 명백하게 생성된 가중치를 포함하고 있는 가짜 모델 체크포인트야. 누가 만들었는지, Anthropic이랑 무슨 관련이 있는지는 이번 분석으로 밝혀진 게 없어.
전체 포렌식 연구 내용, 복구 스크립트, 그리고 증거 자료:
https://huggingface.co/adityawakharkar/numbat-forensics
모든 결과는 누구나 직접 검증해 볼 수 있게 공개해 뒀어.
