时薪800元将境外电话变成国内座机号 四川资阳一“电诈外呼服务”团伙被端
刘云涛 封面新闻记者 陈远扬
在每小时800元佣金的诱惑下，他们竟架设VOIP（语音网关）设备，让境外诈骗电话“摇身一变”成了国内座机号码，这些“外呼”窝点仅运行半月，便致使10多人被骗数十万元……8月9日，封面新闻记者从四川省资阳市公安局雁江区分局获悉，当地成功打掉了这样一个“电诈外呼服务”团伙，目前，架设语音网关设备的魏某因诈骗罪，已被法院判处有期徒刑2年11个月，该案其他犯罪嫌疑人仍在进一步调查处理中。
今年年初，雁江公安分局根据前期工作中摸排到的线索发现，魏某涉嫌搭建VOIP设备，为境外诈骗分子行骗提供作案条件。据警方介绍，在该设备“包装”后，境外诈骗电话“摇身一变”成了国内座机号。这不仅降低了受害群众的警惕性，也为警方打击破案带来难度。魏某运营的数个“外呼”窝点运行仅半月，雁江受骗居民就达10多人，经济损失数十万元。
民警抓捕嫌疑人现场。
为及时铲除这些“外呼”窝点，避免更多人被骗，雁江警方立即组织秘密抓捕行动。行动当晚，警方在资阳城区某酒店大厅将魏某抓获。经现场突审，魏某交代，其酒店房间内架设的设备正在为境外诈骗分子行骗提供“电诈外呼”服务。民警立即进行搜查，当场扣押其藏匿在酒店房间内“工作”的4部涉案手机、2台VOIP设备、1台涉案笔记本电脑等作案工具。
办案民警进一步调查发现，魏某等人不仅在资阳市雁江区架设设备，还在内江等多地预设好了一批VOIP设备，这些设备全部处于“待激活”状态，他们随时可以“转战”，为境外诈骗分子提供新一轮的“电诈外呼”服务。如资阳某邻近市县内，魏某在3个乡镇谋划了新的窝点。民警上门扣押设备时发现，全套VOIP和配套设备一应俱全，甚至已经和境外电诈团伙谈好了每小时高达800余元的佣金。
据雁江公安分局反诈民警杨宇介绍，任何一个新窝点一旦启用，都将在数小时内密集外呼数千通诈骗电话，辐射当地区号范围内300余万群众，造成的经济损失无法估量。
在缴获这个“电诈外呼服务”团伙的硬件设施后，为防止该团伙死灰复燃，警方进一步追击团伙组织架构。随后的4个多月中，办案民警飞往福建、湖南、重庆、浙江、广东等多省市收集调取证据，精准掌握了魏某上家的身份信息。
民警将主要嫌疑人捉拿归案。
在团伙组织架构和犯罪成员相继浮出水面后，今年5月，办案民警分赴福建、浙江、广东等地集中收网，将涉案的3名主要嫌疑人一举捉拿归案，成功斩断了70余条“电诈外呼黑灰产”犯罪链条，附属在该团伙主要犯罪嫌疑人下的数十个外围团伙也“树倒猢狲散”，成功消除了大量的社会隐患。
目前，架设VOIP设备的魏某因犯诈骗罪，已被雁江区人民法院判处有期徒刑2年11个月，阙某、曹某某等3名犯罪嫌疑人因还涉及其他违法犯罪，已被警方依法采取刑事强制措施，案件正在进一步调查处理中。（图片由雁江警方提供）
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BLOOMChat：176B 的开源可商用多语言聊天 LLM
出品|开源中国
SambaNova 与 Together 两家公司合作开源了可商用的 BLOOMChat，一个 1760 亿参数的多语言聊天大语言模型 (LLM)。由 BLOOM (176B) 在助理式的对话数据集上进行指导调整，并支持多种语言的对话、问题回答和生成性答案。
根据介绍，BLOOMChat 是一个新的、开放的、多语言的聊天 LLM。SambaNova 和 Together 使用 SambaNova 独特的可重构数据流架构在 SambaNova DataScale 系统上训练了 BLOOMChat；其建立在 BigScience 组织的 BLOOM 之上，并在 OpenChatKit、Dolly 2.0 和 OASST1 的 OIG 上进行了微调。目前，BLOOM 已经是最大的多语言开放模型，在 46 种语言上进行了训练。
在针对英语、中文、法语、阿拉伯语、西班牙语、印度语这 6 种语言的评测中，GPT-4 的胜率为 54.75%，BLOOMChat 的胜率为 45.25%，稍弱于 GPT-4。但与其它 4 种主流的开源聊天 LLM 相比，BLOOMChat 在 65.92% 的时间内表现更优。且在使用 BLOOMChat 进行跨语言 NLP 任务的初步研究中，BLOOMChat 在 WMT 翻译基准中的表现要优于其他 BLOOM 变体和主流开源聊天模型。
“我们确实想指出，与我们比较的这些模型中，有些并不适合多语言环境。但由于开源社区中没有替代品，所以才有了现在的比较。我们的研究结果表明，使用正确的技术，可以在开源 LLM 之上构建以实现强大的多语言聊天功能。我们希望我们的研究结果和 BLOOMChat checkpoint 的发布能够为开源社区的持续讨论做出贡献，并激发 LLM 领域的进一步发展。”
项目团队使用定性和定量措施来评估了 BLOOMChat 的多语言聊天能力以及跨语言任务能力。共做了 3 种不同场景的实验测评，评测了英语、中文、阿拉伯语、法语、西班牙语和印度语。
实验一：人类偏好排序
旨在将 BLOOMChat 模型在多种语言中的聊天能力与现有的开源模型以及选定的封闭源模型进行比较。使用了 “OpenAssistant Conversations” 附录 E 中的 22 个英文问题作为基准。首先让一些人类志愿者将这 22 个英文问题手动翻译成他们各自的母语；然后让另一组不同的志愿者，在匿名的前提下评价每个模型所给出的回答。
将 BLOOMChat 与 OpenAssistant-30B、LLaMA-Adapter-V2-65B 和 BLOOMZ (176B) 三种开源模型进行了比较：
51 名志愿者在所有模型和 6 种语言中共提交了 1158 次比较。如上图所示，BLOOMChat (65.92%) 明显优于其它几个开源模型。
与 GPT-4 相比：
实验二：模型质量评估
此实验旨在验证 BLOOMChat 生成的多种语言文本的质量。
81.8% 的回答被归类为 “正确” 或 “可接受但有轻微缺陷”。尽管只在英语数据集上进行了微调，但 BLOOMChat 在每种语言中都获得了超过 70% 的 “正确” 或 “可接受” 评级。
实验三：WMT 翻译任务
为了初步了解模型解决跨语言 NLP 任务的能力，评估了模型在 WMT 翻译任务上的翻译能力。
总体而言，BLOOMChat 在翻译任务中的表现明显优于其他 BLOOM 变体和开源聊天模型，但和 GPT-4 还有一定差距。
此外，BLOOMChat 团队也坦承了一些该模型的局限性：
BLOOMChat 有时可能会生成听起来合理但事实不正确或与主题无关的回复信息。
BLOOMChat 可能在单个回复中无意间切换语言，影响输出的连贯性和可理解性。
BLOOMChat 可能会产生重复的短语或句子，导致回复内容缺乏吸引力和有效信息。
BLOOMChat 在生成代码或解决复杂数学问题方面的性能可能会受到限制。
BLOOMChat 可能无意中生成含有不适当或有害内容的回复。
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