4 月 20 日，AI 作画神器 Stable Diffusion 背后公司 Stability AI 发布了新的开源语言模型 StableLM。
这套模型的 Alpha 版分 30 亿和 70 亿参数两个版本，后续还有 150 亿到 650 亿参数的更多模型变体。
开发人员可以出于商用或研究等用途，自由体验、使用和微调 StableLM 基础模型，但须遵守 CC BY-SA-4.0 许可条款。
2022 年，Stability AI 公开发布了 Stable Diffusion。这套革命性的图像模型，标志着不同于专有 AI 的透明、开放、可扩展替代方案已经出现。
随着 StableLM 模型套件的推出，Stability AI 继续践行着让每个人都能用上基础 AI 技术的基本宗旨。 StableLM 模型能够生成文本和代码，并将为一系列下游应用程序提供支持。项目的意义，在于展示小规模高效模型如何通过适当训练提供出色的性能。
StableLM 的发布，建立在 Stability AI 与非营利性研究机构 EleutherAI 的早期开源语言模型的经验之上。这里的早期开源模型包括 GPT-J、GPT-NeoX 和 Pythia 套件，并在 The Pile 开源数据集上进行训练。近期众多开源语言模型同样以这些努力成果为基础，例如 Cerebras-GPT 和 Dolly-2 等。
StableLM 利用 The Pile 上的新实验数据集进行训练，但模型规模增大了 3 倍，包含 1.5 万亿个内容 token。
Stability AI 表示，将在适当的时候发布关于数据集的细节信息。 这套数据集的高丰富度，使得 StableLM 在会话和编码任务中表现出惊人的高性能，且继续保持着相对较小的参数量——只有 3 亿至 70 亿之间（与之对应，GPT-3 拥有 1750 亿个参数）。
Stability AI 还发布了一系列经过指令微调的研究模型。这 5 套经过开源数据集微调的模型均为对话智能体，分别为 Alpaca、GPT4All、Dolly、ShareGPT 以及 HH。目前这些模型仅供研究用途，基于非商用 CC BY-NC-SA 4.0 发布，且遵循斯坦福大学的 Alpaca 许可。
以下各图，为 70 亿参数微调模型生成的对话示例：
Stability AI 表示，“语言模型将构成我们数字经济的支柱，我们希望每个人都能为模型设计提出意见。以 StableLM 为代表的这批开源模型，也再次践行了我们对于打造透明、可访问、支持性 AI 技术的承诺”：
这些模型目前已经发布了 Stability AI 的 GitHub 代码仓库上（）。
此外，Stability AI 将启动基于人类反馈的强化学习（RLHF）众包计划，并与 Open Assistant 等社区合作，共同为 AI 助手创建一套开源数据集。
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