实习生大闹字节跳动AI大模型训练，真相不止8000卡

     根据网上各种营销号来看，简单来说就是今年6月，字节跳动的一名博士实习生因对团队资源分配不满，使用攻击代码干扰公司商业化技术团队的模型训练任务，导致训练结果不稳定，部分业务进展受到影响。传闻称该实习生利用了HF（Hugging Face）的漏洞，在共享模型中植入破坏代码，声称损失超千万美元，并影响8000多张卡的训练。

      不知大家怎么看这则新闻，我第一感觉它有点“假新闻”的味道。以字节跳动的规模来看，代码提交和下发到模型训练任务中，应该会经过严格的安全审计流程，不太可能直接影响到训练任务和模型，更不可能造成如此大的破坏。此外，如果真有问题出现，公司也应该有相应的回滚措施，而不是任由灾难发生、造成巨额损失。而且这个“损失千万美元”的说法，来源不明，估计方式也很值得怀疑。果然不出意料，下午字节跳动的官方今日头条账号发表了以下声明，果然早上是假新闻哈哈：

       这类“实习生捣乱”事件，一般会用一些暗搓搓的手段来搞破坏，常见的套路包括：

1. 搞小动作：恶意代码埋雷

• 代码埋雷：趁着改代码的机会，偷偷塞进一些“炸弹代码”，让模型在特定时候炸锅。比如，植入让模型训练突然中断的指令，或是改动数据处理方式，让模型学到一堆乱七八糟的东西。

• 数据动手脚：直接把训练数据“加料”，比如偷偷改标签或加噪声数据，让模型根本学不会，结果上线后各种翻车。

2. 疯狂占资源：搞GPU内卷

• GPU乱占用：写一些用很大内存、超长计算时间的训练代码，疯狂“霸占”GPU/TPU，让别人的任务没法跑，拖慢整个训练进程，搞得大家怨声载道。

• 分布式捣乱：如果训练是分布式的，就在其中某个节点上整点幺蛾子，比如加入死循环，搞得整个训练系统卡住，一起陪跑。

3. 手动按下暂停键

• 中途拔网线：直接在服务器上把训练任务给停了，或者干脆重启机器，让训练进度全掉水里。

• 偷偷调配置：在配置文件里做小改动，比如把学习率调得离谱，或改模型结构，让模型训练效果变得乱七八糟，一看就是在恶心人。

4. 偷偷加毒：数据投毒

• 暗度陈仓：在训练数据里夹带私货，比如加入一些带有误导性的样本，让模型被带偏，结果上线后表现像“智障”，很难查出来是哪里出问题。

5. 流氓打法：资源爆破

• 疯狂刷任务：写脚本疯狂生成请求，刷到服务器资源告急，让正常训练任务排不上队，逼得系统崩溃。

• 搞坏接口：找到训练平台对外开放的接口，疯狂发异常请求，让系统崩溃或训练任务失控。

   这些手段基本上都是“内鬼”操作，得对公司系统很熟，还得有内部权限。说白了，加入真的想攻击成功也不是那么容易，定期都有安全新闻博大家一笑，点个关注把。