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如何看待Stability AI最新开源的语言模型 「StableLM」？

StableLM是Stability AI最新开源的一种深度学习模型，它采用了Transformer架构，具有很高的自动并行化能力，可以处理大量的数据。StableLM采用了一种称为“softmax”的激活函数，可以将输入的文本转换为概率分布，从而可以对不同的文本进行分类和回归。

从技术角度来看，StableLM是一项非常出色的工作，它采用了最新的深度学习技术，并且在语言模型方面取得了很好的效果。但是，作为一个开源项目，StableLM也存在一些问题和挑战，例如模型的可扩展性、训练数据的获取等方面。

近期AI 生成图片公司 Stability AI 宣布释出开源大型语言模型（LLM）「StableLM」，并且已经在 GitHub 提供给开发人员使用。

类似于ChatGPT的其他竞争对手，StableLM是基于Pile开源大数据来进行训练，数据来源包括 *** 、Stack Exchange和PubMed等等。 据 Stability AI 表示，StableLM 模型可用的参数介于 30 亿至 70 亿之间，稍后还会推出介于 150 亿至 650 亿参数的模型。

试用了一下感觉和LLama效果差不多，问题也差不多，就是对中文很不友好。

从专业开发者的角度来看,Stable AI开源的StableLM模型有以下几个方面值得关注:

之一,StableLM采用了与OpenAI的GPT类似的Transformer架构,这已成为语言模型领域的标准框架,有利于研究可复现性和技术演进。但StableLM的参数量更大,达到了400亿,这意味着计算资源需求会更高,实验门槛较高,部署难度较大,这会对个人研究者和小团队造成一定困难。

第二,StableLM训练采用了相对成熟的半监督学习和自监督学习技术,通过大规模的无标注文本进行预训练,这与当前主流语言模型的 *** 一致。但后续的专注学习缺乏人工标注数据,效果如何还需进一步观察。人工标注数据的获取一直是语言模型提高的瓶颈,Stable AI是否解决这个问题值得期待。

第三,StableLM开源的是模型的参数而非训练代码和数据,这在一定程度上保护了公司的商业利益,但也为专业研究者再现模型带来一定困难。无法看到具体的训练细节,很难彻底理解模型的性能来源和可能存在的问题。这会在一定程度上限制模型的研究与改进。

第四,StableLM的评测主要集中在英语环境,对其他语言特性和性能了解还不够深入。但相比OpenAI等公司,Stable AI似乎更加关注亚洲语言,这一点值得期待。如果StableLM在中文等语言上也展现出较强的性能,那么它的跨语言和语言无关性会更加突出。

总的来说,StableLM作为一个大型的商业语言模型开源,其框架与训练 *** 值得借鉴,但由于开源资源的限制,要深入理解和改进该模型还需要很长的路。如果Stable AI未来能够进一步开源更多细节并扩展到更多语言,相信这将大幅提高StableLM在开发者社区的影响力,这也会推动整个语言模型技术的发展。开源始终是促进技术进步的有效途径,希望未来Stable AI在这方面能有更大举措。

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