STA:叫板ChatGPT AI作畫鼻祖Stability AI也推出大型語言模型_LIT

或許每一次歷史潮流的開場，總是這么熙熙攘攘，年初被ChatGPT引爆的AI大型語言模型(LLM），又迎來一位重磅入局者——Stability AI。

4月19日，推出火爆AI繪畫賽道Stable Diffusion的開源模型的公司Stability AI，宣布“加入戰局，叫板ChatGPT”，推出開源大語言模型StableLM。

在Stability AI公告大語言模型的網頁上，一只體現了Stable Diffusion XL作畫特點的綠鸚鵡先于語言大模型的介紹出現了，大語言模型的"Stable Diffusion”時刻或許就這樣不期而至。

對于大語言模型StableLM，網站介紹道：

目前StableLM的Alpha版本中擁有30億和70億參數。

已經可以從GitHub等開源平臺上下載：https://github.com/stability-AI/stableLM/

Sam Altman：開源GPT-3、降低GPT-4的成本、翻倍模型規模:6月1日消息，AI 開發平臺 HumanLoop 創始人 Raza Habib 與 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 等 20 多位開發者開展了一次閉門討論會，Sam Altman 透露了很多關于 OpenAI 的未來規劃與目前遇到的情況。具體有：

1. OpenAI 目前嚴重受限于 GPU，導致他們推遲了許多短期計劃，大部分關于 ChatGPT 可靠性和速度的問題都是由于 GPU 資源短缺造成。

2. 給 GPT-4 降本提效是 OpenAI 當前的首要任務。

3. 更長的 ChatGPT 上下文窗口 (最高可達 100 萬個 tokens)。將來會有一個記住對話歷史記錄的 API 版本。

4. GPT-4 的多模態功能要到 2024 年才會公開，在獲取更多 GPU 資源前不能將 GPT-4 的視覺版本擴展到所有人。

5. OpenAI 正在考慮開源 GPT-3，他們之所以還沒有開源的部分原因是因為他們覺得沒多少人和公司有能力妥善管理如此大型的大語言模型。

6. 最近很多文章聲稱的“巨型 AI 模型的時代已經結束”并不正確，OpenAI 內部數據表明，規模與性能成正比的定律仍成立，OpenAI 的模型規模每年可能會增加一倍或三倍 (多方信息表明 GPT-4 參數規模 10000 億)，而不是增加許多數量級。[2023/6/1 11:52:59]

Stability AI后續還將推出150億至650億參數的版本。

加密貨幣行業組織DCTA呼吁散戶投資者反對SEC的監管行動:3月1日消息，FOX Business報道稱，一個名為“數字貨幣交易者聯盟（DCTA）”的小型加密貨幣消費者權益保護組織正在發起了一項線上廣告活動，呼吁散戶投資者游說國會代表，以反擊美國證券交易委員會（SEC）主席Gary Gensler的監管策略。DCTA聲稱，Gary的執法行動不公平地損害了加密貨幣散戶投資者的利益。 （FOX Business）[2023/3/1 12:36:49]

與Stable Diffusion類似，開發者可以在遵守協議的情況下，將這個模型用于商業或研究活動。

抨擊OpenAI不夠“open”的Stability AI，能穩定發揮，推出超越ChatGPT的大語言模型嗎？

大語言模型的“安卓時刻”

Stability AI成立于 2019 年，是生成式AI領域最知名的公司之一。

在ChatGPT“占領”的大語言模型市場上，不少人期待著類似Stable Diffusion的開源模型能盡快出現。

大語言模型的"Stable Diffusion”時刻可能在十幾個小時前到來了。

1月14日全網空單爆倉達4.921億美元，創去年10月以來新高:1月16日消息，Coinglass數據顯示，1月14日全網空單爆倉金額達4.921億美元，達到2022年10月以來的最高水平。其中OKX交易所的空單爆倉達2.566億美元，幣安的空單爆倉達1.253億美元，Huobi的空單爆倉達4154.84萬美元。[2023/1/16 11:14:53]

AI軍備競賽的開啟可以追溯到去年7月，在Open AI的繪畫模型DALL- E2之后，Stability AI發布的模型圖像生成模型 Stable Diffusion，因其源代碼開源，且對公眾開放使用，在當時吸引了更多的注意力（使用 DALL-E2 需要申請，通過率很低）。

Stability AI把StableLM的發布比作了Stable Diffusion，這讓AI可以繼續服務所有人：

2022年，Stability AI推動了Stable Diffusion的公開發布，這是一款革命性的圖像模型，代表了透明、開放、可擴展的AI。

這次我們發布開源StableLM模型，想繼續讓所有人都能使用AI。

我們的StableLM模型可以生成文本和代碼，并將支持一系列下游應用。

DeFi的TVL在6個月時間下滑67%:金色財經報道，在過去的125天或大約四個月中，去中心化金融 (DeFi) 的鎖定總價值 (TVL) 一直在500億美元到650億美元之間。在過去六個月中，DeFi的TVL價值大幅縮水，從4月1日的1610億美元跌至今天的517.2億美元，跌幅超過67%。[2022/10/23 16:35:56]

正如Stability AI的CEO Emad Mostaque所說，他們最新發布的LLM代表著Stability AI的初心“開源”:

現在每個人都可以在Hugging Face上測試驅動這個7B版本的聊天機器人。

Emad Mostaque認為，LLM不應在大公司內部進行訓練，社區系統的開放性也至關重要，需要更多監督，巨頭控制流量算法的游戲規則——是對人們的操縱。

Emad Mostaque 來源：Stability AI

因此，Stability AI在今年年初與Hugging Face等幾個初創公司一起資助了研究中心Eleuther AI，而StableLM便建立在Eleuther AI的開源模型上：

BNB Chain將于本周執行硬分叉以修復10月6日的漏洞利用:金色財經報道，BNB Chain (BSC) 將于本周執行硬分叉，以修復10月6日的漏洞利用，該漏洞估計該平臺損失了1億美元。根據周二 GitHub 上的一篇帖子，?臨時緊急補丁版本將于10月12日UTC時間08:00左右發布。

硬分叉是對區塊鏈協議的更改，它使舊版本無效。它可以在網絡對其機制或治理進行根本性更改時執行，或者在這種情況下，作為修復導致黑客或漏洞利用的弱點的一種手段。[2022/10/12 10:31:27]

StableLM建立在我們與非營利性研究中心EleutherAI一起開源的早期語言模型基礎上，這些語言模型包括GPT-J、GPT-NeoX和Pythia等等。

此次大模型也是在The Pile開源的數據集上進行的訓練，該數據集結合了PubMed、StackExchange和維基百科等網站的的文本樣本，其規模是The Pile的三倍，包含1.5萬億個內容標記。

Stability AI表示，正式因為這個豐富的數據集，盡管參數規模和GPT-3沒有可比性，但StableLM在交流和編程方面都展現了“驚人的高性能”（surprisingly high performance ）：

盡管StableLM參數規模只有30億至70億（相比之下，GPT-3有1750億參數），但性能非常好，下面是例子：

在這個例子里，StableLM回到了有關“對于從高中畢業的朋友你回說些什么？”以及“寫一封郵件”的請求。

在這個例子里要求該模型寫一個“計算生命意義的C語言程序”，但該模型表示無法完成此項任務，但寫了一個計算生命長度的程序。

Mostaque在Twitter上表示，他相信StableLM及其訓練數據會隨著時間而變得更好，沒有人知道這個模型可以被優化到什么程度：

我知道現在還有很長的路要走，這只是一個開始。我認為我們可以在接下來的3-6個月內讓該模型變得和Stable Diffusion一樣有用，而在接下來的幾年里，發展將是驚人的。

OpenAI不夠Open，Stability AI夠穩嗎

前不久，馬斯克批評Open AI背離了開源、非盈利的初衷，這是Open AI一直以來面臨的爭議，也是Stability AI“暗戳戳”的諷刺OpenAI的要點。

盡管OpenAI不夠開放，但GPT-4無疑是當下最好用的大語言模型。而夠開放的Stability AI，其語言模型StableLM夠穩嗎。

要知道，目前StableLM的Alpha版本擁有30億和70億參數，而GPT-3.5模型的參數量為2000億。

有網友稱，Stability AI并沒有在公告上說明StableLM當前的局限性。

該模型是否存在與其他模型一樣傾向于編造事實？是否會經常答非所問？

媒體分析認為，該模型基于The Pile訓練，而The Pile數據集內存在大量不雅用語，因此對話過程可能會讓用戶不適。

還有網友表示，他嘗試在Hugging Face上測試這些模型，但每次都遇到“滿負荷”的問題，無法成功在前端上運行，這很可能與模型的大小及受歡迎的程度有關。

“大語言模型是否應該開源”也成了近期爭論的焦點。有研究人員認為，類似StableLM等開源模型的發布，很可能被用于，發送釣魚信息或協助惡意軟件攻擊等不良目的。

但Stability AI認為，開源模型的出現可以協助研究人員識別潛在風險，并制定一些列保護措施。

Stability AI的營收困境

更嚴重的問題是，Stability AI或許正面臨營收困境。

最近有媒體報道稱，Stability AI正在以驚人的速度燒錢，但卻沒有明確的盈利途徑。而且在競爭激烈的AI賽道，還面臨著一眾初創企業和科技巨頭的“圍剿”。

Meta此前發布開源大語言模型LLaMA，使得越來越多的公司有望在開源模型基礎上定制自己的大模型，人工智能也正在迎來“安卓時刻”。

Stability AI現在正在尋找新的高管人才，希望他能在惡劣的條件下給公司帶來收入，以解決當前“瘋狂燒錢、營收可憐”的窘況。

去年底，Stability AI 宣布融資1.01億美元，并稱Stable Diffusion已成為當前可用性最高的開源模型。

據《福布斯》的數據，每天約有有1000萬人使用 Stable Diffusion——比使用 OpenAI 的 DALL-E 2 的人數還要多。同時，Stability AI還提供面向消費者的產品——DreamStudio， 目前擁有來100萬名注冊用戶。

但訓練模型所需的計算資源和成本讓Stability AI不得不探索新商業模式。Mostaque 曾在 Twitter 上回復一位用戶時說：

“實際上，我們模型使用了256個A100顯卡，總共15萬小時，所以按市場價格計算為60 萬美元。”

Stability AI去年融到的1億美元至今已經“燒”掉大半。

還有一個不可忽略的事實是，其競爭對手Midjourney已經成為互聯網上事實上的圖像生成模型的領跑者，甚至一定程度上擊敗了OpenAI的DALL-E。

當前，有消息稱，Stability AI正在謀求新一輪融資，希望能將公司的估值漲至40億美元。Stability AI能否扭轉局面，籌集到足夠的資金來維持局面，還有待觀察。

 來源：元宇宙之心

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