Stability AI 发布 Stable Chat 和 Stable Beluga 语言模型

Stability AI 最近推出了基于其开放访问语言模型 Stable Beluga 的网页聊天界面 Stable Chat。Stable Beluga 是基于 Meta 发布的 LLaMA 基础模型，并通过 GPT-4 生成的合成数据集进行微调。在发布时，Stable Beluga 是 HuggingFace 排行榜 上表现最好的开放大型语言模型（LLM）。

Stable Beluga 的关键特点

1. 模型基础：基于 Meta 的 LLaMA 模型，最大版本包含 70B 参数。
2. 性能表现：在多个基准测试中优于 ChatGPT，包括基于 LSAT 和 SAT 等考试的 AGIEval。
3. 微调技术：采用了微软提出的 解释性微调（Explanation Tuning）技术，使用 GPT-4 生成的解释性数据集。
4. 数据集：Stability AI 创建了包含 60 万条样本的解释性微调数据集，是微软数据集规模的十分之一。

Stable Beluga 的版本

• Stable Beluga 1：基于 65B 参数的 LLaMA 模型。
• Stable Beluga 2：基于 70B 参数的 Llama 2 模型。
• 发布方式：两款模型均以非商业许可发布，鼓励研究人员迭代和改进技术。

Stable Chat 的功能

• 目的：为研究人员提供测试和反馈 Stable Beluga 的平台。
• 访问方式：用户可通过免费注册或 Google 账户登录。
• 反馈机制：用户可对模型的输出进行点赞、点踩或标记，反馈将用于改进模型。

社区反馈与改进

Stability AI 创始人 Emad Mostaque 在 Twitter/X 上发布了 Stable Chat 的发布消息，并鼓励用户通过界面提供反馈。有用户指出模型在提供事实信息时“过于谨慎”，Mostaque 敦促用户通过网页界面提交具体反馈。

参与 DEF CON 31 的 AI 红队活动

Stability AI 还宣布其 LLM 将用于 DEF CON 31 的 AI 红队活动，该活动由白宫赞助，旨在识别模型中的风险和漏洞。参与的公司还包括 Anthropic、Google、Hugging Face、Microsoft、NVIDIA 和 OpenAI。

总结

Stability AI 通过 Stable Chat 和 Stable Beluga 进一步推动开放语言模型的研究与应用。尽管 Stable Beluga 在发布时表现优异，但随着 LLaMA 微调模型的增多，其排名有所下降。Stability AI 希望通过用户反馈和红队活动持续改进模型，提升其安全性和性能。