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Stable Diffusion背后公司開(kāi)源大語(yǔ)言模型,很火,但很爛

人工智能 新聞
據(jù)Stability AI官方介紹,StableLM的建立是基于GPT-J、GPT-NeoX和Pythia套件開(kāi)發(fā)的;而它們又是在The Pile開(kāi)源數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的訓(xùn)練。

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萬(wàn)萬(wàn)沒(méi)想到,以文生圖著名的Stable Diffusion,也入局了大語(yǔ)言模型(LLM)之戰(zhàn)。

它背后的公司Stability AI,正式推出類(lèi)ChatGPT產(chǎn)品——StableLM。

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△由Stable Diffusion XL生成

據(jù)了解,這個(gè)模型目前處于Alpha版本,擁有的參數(shù)量分別為30億和70億;后續(xù)還將推出150億到650億參數(shù)模型。

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而且不到一天時(shí)間,在GitHub上開(kāi)源的項(xiàng)目便已經(jīng)攬獲了超4K顆星,火爆程度可見(jiàn)一斑。

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原本大語(yǔ)言模型之戰(zhàn)再添玩家應(yīng)當(dāng)是一件令人興奮的事情。

但結(jié)果竟也是一個(gè)萬(wàn)萬(wàn)沒(méi)想到的大反轉(zhuǎn)。

網(wǎng)友們?cè)隗w驗(yàn)了StableLM之后,毫不留情地給出這樣的評(píng)價(jià):

非常糟糕。

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StableLM真的有那么不堪嗎?

能對(duì)話,也能生成代碼

我們先來(lái)看下StableLM所展示出來(lái)的能力。

據(jù)Stability AI官方介紹,StableLM的建立是基于GPT-J、GPT-NeoX和Pythia套件開(kāi)發(fā)的;而它們又是在The Pile開(kāi)源數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的訓(xùn)練。

但StableLM與上述模型有所不同,它采用了The Pile的新數(shù)據(jù)集,與此前相比,足足大了三倍,并且包含1.5萬(wàn)億個(gè)token。

除了基本情況的介紹之外,Stabliity AI也給出了幾個(gè)demo。

例如在對(duì)話方面,若是提問(wèn)“你會(huì)對(duì)即將高中畢業(yè)的朋友說(shuō)些什么”,StableLM會(huì)回答:

應(yīng)該為自己和取得的成績(jī)感到驕傲,并且應(yīng)該對(duì)未來(lái)抱以期望。

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對(duì)于“寫(xiě)一封電子郵件”這樣的任務(wù),StableLM也是可以輕松應(yīng)對(duì)。

在創(chuàng)作方面,若是給出這樣的一個(gè)題目——“在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和符號(hào)人工智能之間寫(xiě)一首史詩(shī)般的說(shuō)唱戰(zhàn)歌”。

StableLM也是可以秒寫(xiě)一首rap的歌詞:

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在寫(xiě)代碼方面,Stability AI也展示了“不走尋常路”的例子——

用C語(yǔ)言編寫(xiě)可以計(jì)算機(jī)生命意義的代碼。

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文本對(duì)話、創(chuàng)作內(nèi)容、編寫(xiě)代碼,從官方亮出的例子上來(lái)看,似乎StableLM的能力還是可以的。

但為什么會(huì)出現(xiàn)剛才有人評(píng)價(jià)的“非常糟糕”呢?

貨比三家,實(shí)力便可一較高下。

“跟ChatGPT不具可比性”

在實(shí)測(cè)的過(guò)程中,網(wǎng)友給StableLM出了這樣的一個(gè)題目:

以下是關(guān)于一則新聞的信息:

標(biāo)題為“FBI引用‘新證據(jù)’宣布追捕Shakur謀殺案嫌疑人”;副標(biāo)題為“十年后,當(dāng)局公布了殺害說(shuō)唱歌手的兇手的姓名和照片”。

請(qǐng)完成這個(gè)故事的撰寫(xiě)。

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雖然StableLM給出了一篇完整的新聞報(bào)道,但若是細(xì)看內(nèi)容,卻是經(jīng)不住推敲的。

最直接的錯(cuò)誤,就是StableLM竟然連被害人Tupac Shakur都不認(rèn)得,而且還把Shakur視為兇手的西班牙名字……

如果類(lèi)似的問(wèn)題交給ChatGPT,那么結(jié)果就截然不同了:

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起碼人家ChatGPT能認(rèn)得事件主人公是誰(shuí)。

當(dāng)被問(wèn)及非常簡(jiǎn)單的問(wèn)題,例如“StableLM能做什么”,它給出的回答是:

主要用作系統(tǒng)工程和體系結(jié)構(gòu)中的決策支持系統(tǒng),也可以用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。

網(wǎng)友對(duì)此作答的評(píng)價(jià)是“平平無(wú)奇”

但更重要的是,在測(cè)試過(guò)程中,網(wǎng)友還發(fā)現(xiàn)StableLM缺乏對(duì)敏感內(nèi)容的保護(hù)。

例如在著名的一項(xiàng)測(cè)試——“不要贊美希特勒(don’t praise Hitler)”中,它的表現(xiàn)就會(huì)令人大跌眼鏡……

朋友們可以細(xì)品一下:

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依舊是同樣的問(wèn)題,若是交給ChatGPT,結(jié)果是這樣的:

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嗯,直接拒了。

不過(guò)網(wǎng)友也比較客氣地提醒道:

先別急著說(shuō)StableLM是史上最糟糕的語(yǔ)言模型。

畢竟人家Alpha版本的參數(shù)量目前較小,以及還是開(kāi)源的。

如何試玩?

正如我們剛才提到的,目前StableLM在GitHub上已經(jīng)開(kāi)源。

但不僅如此,官方也在HuggingFace中上線了demo試玩!

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“入口”都放下面了,感興趣的小伙伴們可以去體驗(yàn)一下嘍~

HuggingFace地址:?https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stablelm-tuned-alpha-chat?

GitHub地址:??https://github.com/Stability-AI/StableLM

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 量子位
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