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。
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。
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。
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。
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。
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：
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)算生命意義的代碼。
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)。
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：
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：
依舊是同樣的問(wèn)題，若是交給 ChatGPT，結(jié)果是這樣的：
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！
“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
參考鏈接：
[1]https://stability.ai/blog/stability-ai-launches-the-first-of-its-stablelm-suite-of-language-models
[2]https://twitter.com/StabilityAI/status/1648706156330876928
[3]https://mashable.com/article/stablelm-stability-ai-language-model-explained
本文來(lái)自微信公眾號(hào)：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊
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