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。

(相关资料图)

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

参考链接：

[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

本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊