整理 | 朱珂欣
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
众所周知,去年初创公司 Stability AI 发布的 AI 图像生成工具 Stable Diffusion,成为一种革命性的图像模型,也使 AI“文生图”实现了飞速的发展。
满载着大家对其“不再局限于开发图像生成”和“开源”的期待,在 4 月 20 日, Stability AI 宣布推出开源大型语言模型(LLM)—— StableLM。
(图源:Stability AI 官方博客截图)
小参数大训练,开源备受热捧
据 Stability AI 官方报道,StableLM 模型还处于 Alpha 阶段,参数比较少,只有 30 亿和 70 亿个参数,之后还会推出有 150 亿到 650 亿参数的模型。作为一个类 ChatGPT 模型,StableLM 模型可以生成文本和代码,并为一系列下游应用程序提供动力,能为小而高效的模型通过适当的培训提供高性能。
然而,与 ChatGPT、Bard 等模型相比,StableLM 最大的“优势”莫过于可供每一个人下载并部署在本地,就连笔记本也可以跑起来。
正如 Stability AI 在报道中坦言的:“语言模型将成为我们数字经济的支柱,我们希望每个人都在他们的设计中拥有发言权。”
StableLM 目前已在 GitHub 开源,其高性能低消耗等特点快速吸引了一大波人的关注,不到一天时间,星标已接近 6000 Stars。
(图源:GitHub
写文案、编代码,还支持商业化
值得一提的是,StableLM 的发布主要得益于 Stability AI 在 EleutherAI (一个非营利性研究中心)开源早期语言模型方面的经验,其语言模型包括 GPT-J 、 GPT-NeoX 和 Pythia 套件,它们基于 The Pile 开源数据集训练。
StableLM 是基于一个新的实验数据集训练出来的,该数据集基于 The Pile 构建,但数据集规模是原来的 3 倍,包含 1.5 万亿个标记内容。尽管其参数只有 30 到 70 亿(相比之下,GPT-3 有 1750 亿个参数),但这个数据集的丰富性使得 StableLM 在对话和编码任务中表现出惊人的高性能。
Stability AI 还表示,作为概念验证,他们还使用了斯坦福大学 Alpaca程序对模型进行了微调,使用了五个最近的对话代理数据集的组合:斯坦福大学的Alpaca、Nomic-AI的gpt4all、RyokoAI 的ShareGPT52K 数据集、Databricks 实验室的 Dolly 和 Anthropic 的 HH,并把这些模型发布为 StableLM-Tuned-Alpha。
目前,在官方博客中, Stability AI 也展示了 70 亿参数微调模型在“文本对话、创作内容、编写代码”几个方面的示例:
(图源: Stability AI 官方博客截图)
(图源: Stability AI 官方博客截图)
(图源: Stability AI 官方博客截图)
不仅如此,StableLM 模型还允许商业化,但开发人员需要遵守 CCBY-SA-4.0 许可条款,自由地检查、使用和调整 StableLM 基础模型。
“大方开源”遭来非议
伴随着 StableLM 在 GitHub 上的开源,国内外网友也展开了热议,而万万没想到的是,许多网友在试用后,竟开始疯狂抨击 StableLM 的效果:
但是,也有网友帮忙解释道:
此外, StableLM 模型“开源”的安全性等问题也备受大家关注。
众所周知,去年在 Stable Diffusion 发布后,Stability AI 遭到了很多艺术家的投诉和起诉。因此,很多人对 StableLM 表示怀疑:“ 不知道是否还会引发诉讼”、“害怕又发生剽窃问题”……
与此同时,不少人担心有人会利用开源来撰写钓鱼链接的文案和协同软件攻击等。
对此, Stability AI 官方表示:“我们开源我们的模型,以提高透明度并促进信任。研究人员可以'深入了解'来验证性能,研究可解释性技术,识别潜在风险并帮助制定保障措施” 。
参考链接:
https://stability.ai/blog/stability-ai-launches-the-first-of-its-stablelm-suite-of-language-models
https://techcrunch.com/2023/04/19/stability-ai-releases-chatgpt-like-language-models/?guccounter=1
https://news.ycombinator.com/item?id=35629127
https://github.com/Stability-AI/StableLM
整理 | 朱珂欣出品 | CSDN(ID:CSDNnews)众所周知,去年初创公司 Stability AI 发布的 AI 图像生成工具 Stable Diffusion,成为一种革命性的图像模型,也使 AI“文生图”实现了飞速的发展。满载着大家对其“不再局限于开发图像生成”和“开源”的期待,在 4 月 20日, Stability AI 宣布推出开源大型语言模型(LLM)—— Stable...
AI绘图,S
table
-
Diff
us
ion
WEBUI,本地化(简体中文)
语言
文件。
原始文件来自翻译插件中,根据自己实际使用情况,增加和修改了一些翻译,看上去要自然一点。内容还在继续完善中。
请放入“你的SDWebUI项目位置/localizat
ion
s/”中。
中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文,所以别直接选它,请配合【Bilingual Localizat
ion
】插件使用,双语同时显示。
大家在编辑和调试midjourney或者s
table
diff
us
ion
的提示词的时候 ,有没有遇到这些问题 ,看不懂很多对应关键词, 然后将提示词整个复制到翻译工具 ,在手动风格查看翻译,
想要
输入中文关键词时, 还得在多个翻译窗口来回切换, 对着参考提示词编辑时 ,挨个定位关键词, 又苦又累还容易出错,
想要
建立自己的提示词库, 但是使用起来又非常的麻烦 ,如果你现在的提示词工作流像我一样被这些问题困扰 ,那么现在好了, 今天给大家分享一个
开源
免费的小工具ops来解决以上这些问题 。
打开ops的网络地址 ,将提示词粘贴到灰色的输入框里面, 就会把提示词以可视化的形式展示 ,还会显示每个词与其对应的中文翻译 ,这样就很方便了 ,再也不用在多个翻译窗口之间来来回回切换 。
对于如何调整s
table
diff
us
ion
生成特定图片的问题,我建议您可以通过以下几种方式来实现:
1. 调整生成器的参数:您可以通过调整生成器的参数来改变生成的图片的特征,例如调整噪声的大小、分辨率、颜色等。
2. 使用条件GAN:条件GAN可以根据输入的条件来生成特定的图片,您可以将您
想要
的特定图片作为条件输入到GAN中,从而生成您
想要
的图片。
3. 使用迁移学习:您可以使用已经训练好的
模型
来生成您
想要
的图片,例如使用ImageNet上训练好的
模型
来生成特定的图片。
希望这些方法可以帮助您实现您
想要
的目标。