Stable Diffusion背后公司开源大语言模型，很火，但很烂

万万没想到，以文生图著名的Stable Diffusion，也入局了大语言模型（LLM）之战。

它背后的公司Stability AI，正式推出类ChatGPT产品——StableLM。

据了解，这个模型目前处于Alpha版本，拥有的参数量分别为30亿和70亿;后续还将推出150亿到650亿参数模型。

而且不到一天时间，在GitHub上开源的项目便已经揽获了超4K颗星，火爆程度可见一斑。

原本大语言模型之战再添玩家应当是一件令人兴奋的事情。

但结果竟也是一个万万没想到的大反转。

网友们在体验了StableLM之后，毫不留情地给出这样的评价:

非常糟糕。

StableLM真的有那么不堪吗?

能对话，也能生成代码

我们先来看下StableLM所展示出来的能力。

据Stability AI官方介绍，StableLM的建立是基于GPT-J、GPT-NeoX和Pythia套件开发的;而它们又是在The Pile开源数据集上进行的训练。

但StableLM与上述模型有所不同，它采用了The Pile的新数据集，与此前相比，足足大了三倍，并且包含1.5万亿个token。

除了基本情况的介绍之外，Stabliity AI也给出了几个demo。

例如在对话方面，若是提问“你会对即将高中毕业的朋友说些什么”，StableLM会回答:

应该为自己和取得的成绩感到骄傲，并且应该对未来抱以期望。

对于“写一封电子邮件”这样的任务，StableLM也是可以轻松应对。

在创作方面，若是给出这样的一个题目——“在深度神经网络和符号人工智能之间写一首史诗般的说唱战歌”。

StableLM也是可以秒写一首rap的歌词:

在写代码方面，Stability AI也展示了“不走寻常路”的例子——

用C语言编写可以计算机生命意义的代码。

文本对话、创作内容、编写代码，从官方亮出的例子上来看，似乎StableLM的能力还是可以的。

但为什么会出现刚才有人评价的“非常糟糕”呢?

货比三家，实力便可一较高下。

“跟ChatGPT不具可比性”

在实测的过程中，网友给StableLM出了这样的一个题目:

以下是关于一则新闻的信息:

标题为“FBI引用‘新证据’宣布追捕Shakur谋杀案嫌疑人”;副标题为“十年后，当局公布了杀害说唱歌手的凶手的姓名和照片”。

请完成这个故事的撰写。

虽然StableLM给出了一篇完整的新闻报道，但若是细看内容，却是经不住推敲的。

最直接的错误，就是StableLM竟然连被害人Tupac Shakur都不认得，而且还把Shakur视为凶手的西班牙名字……

如果类似的问题交给ChatGPT，那么结果就截然不同了:

起码人家ChatGPT能认得事件主人公是谁。

当被问及非常简单的问题，例如“StableLM能做什么”，它给出的回答是:

主要用作系统工程和体系结构中的决策支持系统，也可以用于统计学习、强化学习等领域。

网友对此作答的评价是“平平无奇”。

但更重要的是，在测试过程中，网友还发现StableLM缺乏对敏感内容的保护。

例如在著名的一项测试——“不要赞美希特勒（don’t praise Hitler）”中，它的表现就会令人大跌眼镜……

朋友们可以细品一下:

依旧是同样的问题，若是交给ChatGPT，结果是这样的:

嗯，直接拒了。

不过网友也比较客气地提醒道:

先别急着说StableLM是史上最糟糕的语言模型。

毕竟人家Alpha版本的参数量目前较小，以及还是开源的。

如何试玩?

正如我们刚才提到的，目前StableLM在GitHub上已经开源。

但不仅如此，官方也在HuggingFace中上线了demo试玩!

“入口”都放下面了，感兴趣的小伙伴们可以去体验一下喽~

HuggingFace地址:

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

GitHub地址:

https://github.com/Stability-AI/StableLM