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。

【資料圖】

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/

Stability AI后續還將推出150億至650億參數的版本。

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。

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。

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。

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：

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。

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