今天，Stability宣布开源StableLM计划，这是一个正在开发过程的大语言模型，但是它是开源可商用的模型。本文将对该模型做简单的介绍！

StableLM在DataLearner上的模型卡信息：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/StableLM

StableLM简介

StableLM是StabilityAI开源的一个大语言模型。于2023年4月20日公布，目前属于开发中，但是已经公布了30亿参数和70亿参数两个版本共4个模型的预训练结果。

StabilityAI就是著名的Stable Diffusion模型背后的公司。因为其良好的性能和不断更新迭代优化，且开源协议良好被广泛使用。前段时间它们公布的最新的Stable Diffusion XL也已经发布：https://www.datalearner.com/ai/pretrained-models/Stable-Diffusion-XL

此前，StabilityAI主要的精力都在Stable Diffusion上，对标的主要是OpenAI的DALL·E系列。而今天发布的这个StableLM模型显然瞄准的是ChatGPT。该模型基于Pile数据训练，但是是一个新的Pile数据集，比原始的Pile数据集大3倍，包含约1.5万亿tokens，数据集目前没有公开，但是官方说后续在适当的时机会公布。模型训练的context长度是4096个。下图是官方提供的实际测试例子：

可以看到，模型的效果还是不错的。

StableLM的训练信息

StabilityAI曾与EleutherAI这个非营利性研究中心一起开源了早期的语言模型，包括GPT-J、GPT-NeoX和Pythia套件，这些语言模型都是在The Pile开源数据集上训练的。此外，StabilityAI的Stable Diffusion也得到了EleutherAI的支持。

而StableLM也是基于Pile数据训练的，只是利用的是一个新的Pile数据集，比原始数据集大三倍，包含1.5万亿tokens。数据集目前没有公开，但是官方说后续在适当的时机会公布。模型训练的context长度是4096个。目前，StableLM背后的架构没有公布，技术报告还没发布，但据猜测应该是与GPT-NeoX有着联系（GPT-NeoX模型：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B ）

目前，StabilityAI确定在训练的模型由5个版本，分别是30亿参数、70亿参数、150亿参数、300亿参数、650亿参数。而1750亿参数规模的模型处于规划阶段：

StableLM系列包含2种模型，一个是基础模型，名字中包含base。另一种是使用斯坦福Alpaca的微调流程在5个对话数据集上的联合微调得到的结果，名字中包含tuned。上述五个对话数据集为：

• 斯坦福的Alpaca数据集
• Nomic-AI的GPT4All数据集
• ShareGPT52K数据集
• Databricks的Dolly数据集
• Anthropic的HH数据集

截止2023年4月20日，已经开放30亿参数和70亿参数规模的预训练结果（下载地址见上模型卡信息种的链接：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/StableLM ）中base和tuned共4种模型。并在HuggingFace上提供了70亿参数规模的演示环境。

目前StableLM的能力包括：

• 闲聊
• 正式的写作（如邮件）
• 创意写作（写诗）
• 写代码（如代码补全、文本生成代码等）

总结

StabilityAI可以说得上真·业界良心，开源的有力支持者。其发布的Stable Diffusion模型开源且性能良好，在行业有很好的声誉。相信，目前StableLM的训练会随着时间而不断进行，模型应该会很好。而1750亿参数版本虽然在规划中，但是如果后续资金支持到位，大概也是非常值得期待的，实在不行号召大家众筹，我相信钱不会是问题~~

模型目前提供了官方博客介绍、GitHub开源地址、HuggingFace的演示地址，大家可以直接在模型信息卡页面查找：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/StableLM