是否每个人都需要一个专属LLM?Stability.ai带你探索开源大语言模型的未来{‘text’
文章主题: Stable Diffusion, Control Net, StableLM, LLM
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人人都有 LLM
🎉2023年度,大语言模型的发展堪称爆炸性增长!🚀短短几个月间,每周都有新秀惊艳亮相,从超大规模到小巧精致,从文本生成到多模态创新,无所不包。开源与闭源之争也愈发激烈,百花齐放的盛况让人目不暇接。🌍在这个春天里,大语言模型的舞台已经全面铺开,期待未来更多技术突破和应用场景的涌现!🔥
这份热闹不仅属于微软、Google、百度、阿里等互联网大厂,也属于所有与 AI 相关的科技公司。
和现有的大模型相比,Stability.ai 发布的 StableLM 大语言模型有什么特别的呢?
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尽管和 GPT-3 模型的 1750 亿参数相比,StableLM 的模型大小要小得多,但 Stability.ai 表示 StableLM 是基于一个比 The Pile 数据集还要大 3 倍的扩展数据集训练而成,在编码和自然语言对话方面都有不错的表现。
The Pile 数据集本身已经包括了大量书籍、Github 知识库、网页、聊天记录等数据,还收集了医学、物理、数学、计算机科学和哲学学科的论文,可以为通用大语言模型、跨领域文本生成训练提供很好的基准。
因此在实际使用时,StableLM 与 GPT-3 的差距并不像纸面参数数据的差异那样明显。
Stability.ai 在公告中展示了 StableLM 处理三个不同任务的实际表现,包括写邮件、写 Rap 歌词(问题:写一首深度学习网络与符号人工智能互呛的史诗级 Battle 歌词。只能说这极客味太重了)和写代码。
Stability.ai 还把 StableLM 托管在了 HuggingFace 的社区网站上,想抢先体验的朋友可以到以下地址调戏它
https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stablelm-tuned-alpha-chat
从我们做的简短测试来看,StableLM 的中文水平还不如郭杰瑞,更不用说和 ChatGPT 这样的优等生对比,因此在对话时尽量使用选择英语。
开源还是闭源之争
和包括斯坦福大学的 Alpaca 在内的众多开源大语言模型一样,StableLM 给了很多开发者在本地或者服务器亲手定制大语言模型的机会,不用再担心你的数据泄漏给了模型后台。
ChatGPT 爆火后,关于 AI 模型的数据隐私问题层出不穷,前不久三星还被爆出有多名员工向 ChatGPT 泄漏机密数据的事件,以致三星的半导体部门决定自己开发内部 AI 工具,避免类似的问题再次发生。
开源模型除了有高透明度的优势,开发者们也更容易利用开源模型开发出更具有创造力的应用。例如你可以对 StableLM 做定制化的调试,让它变成一个不会停歇的网文作家,或者是非常熟悉公司项目的资深程序员或文案写手,甚至可以调试成微博上的星座运程大师。
开源模型给了开发者更大的想象力空间,但与此同时,也会给作恶者更先进的手段。
对别有用心者来说,开源大语言模型可能就是做电信诈骗的神器,他们可以逼真的对话把人们骗的团团转。
开源总是会伴随争议,这一点 Stability.ai 早有预料。此前因为开源 Stable Diffusion,Stability.ai 已经遭到了许多涉嫌侵犯艺术家权利的法律诉讼,以及因用户使用其工具生成色情内容而引起的争议。
Stability.ai 的 CEO Emad Mostaque 在此前的采访中提到,大模型需要接受更多监督,而不是被大公司锁在小黑盒里,因此大模型的社区开放性也非常重要。Stability.ai 坚持开源,是想把技术带给更多的人,引发人们的思考。
StableLM 是对 Stability.ai 的承诺最新验证,一个人人都有专属语言模型的未来或许就此展开。
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