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Stability AI, 라이벌 GPT-4에 대한 오픈 소스 텍스트 생성 AI 모델 공개

Stability AI, 라이벌 GPT-4에 대한 오픈 소스 텍스트 생성 AI 모델 공개

Stable Diffusion이라는 생성 AI 아트 도구로 유명한 스타트업 Stability AI는 최근 OpenAI의 GPT-4와 같은 솔루션과 경쟁하도록 설계된 AI 기반 텍스트 생성 모델 모음을 오픈 소스로 공개했습니다. StableLM이라고 하는 이러한 언어 모델은 GitHub 및 인기 있는 AI 호스팅 플랫폼인 Hugging Face에서 알파 단계로 제공됩니다.

StableLM은 코드와 텍스트를 모두 생성하는 능력을 보여주며, 올바르게 훈련된 경우 고성능 결과를 제공할 수 있는 작고 효율적인 모델의 잠재력을 강조합니다. Stability AI는 디지털 경제의 중추를 형성하는 언어 모델에 대한 개발 및 액세스를 민주화하는 것을 목표로 합니다. 팀은 블로그 게시물에서 “우리는 모든 사람이 자신의 디자인에 목소리를 내기를 원합니다.

StableLM 모델은 PubMed, StackExchange 및 Wikipedia와 같은 소스의 텍스트 샘플을 통합하는 광범위한 데이터 세트인 The Pile에서 교육을 받았습니다. 스타트업은 The Pile의 크기를 3배로 확장하는 맞춤형 훈련 세트를 활용했다고 주장합니다. 그러나 블로그 게시물은 편향되거나 공격적이거나 조작된 응답을 생성하는 경향과 같이 StableLM과 다른 모델 간의 유사점이나 잠재적인 제한 사항을 다루지 않았습니다.

Hugging Face에서 모델을 테스트하는 동안 모델의 크기나 인기도 때문에 사용자에게 용량 오류가 표시되었습니다. Stability AI는 초기에 사용자 응답의 품질이 다를 수 있으며 공격적인 언어나 견해를 포함할 수 있음을 인정했습니다. 그러나 그들은 규모, 더 나은 데이터, 커뮤니티 피드백 및 최적화를 통해 개선이 이루어질 수 있다고 믿습니다.

알파 릴리스에서 미세 조정된 StableLM 버전은 인상적인 기능을 보여줍니다. Stanford의 Alpaca라는 기술과 오픈 소스 데이터 세트(AI 스타트업 Anthropic의 리소스 포함)를 사용하는 이 모델은 ChatGPT와 유사하게 작동하여 메시지가 표시될 때 약간의 유머와 함께 상황에 맞는 응답을 생성합니다.

AI로 생성된 콘텐츠에 대한 관심이 계속 증가함에 따라 점점 더 많은 기업이 이 시장 공간에 진입하고 있습니다. Hugging Face의 BigScience와 같은 독립 프로젝트뿐만 아니라 Meta 및 Nvidia와 같은 주요 업체는 GPT-4 및 Anthropic의 Claude와 같은 개인 모델과 경쟁합니다. 이렇게 경쟁이 치열해지면서 전문가들은 오픈 소스 모델을 피싱 이메일이나 맬웨어 공격 조장 등 악의적인 목적으로 오용할 가능성이 있다는 우려를 제기했습니다.

그러나 Stability AI는 투명성을 촉진하고 신뢰를 조성한다고 말하면서 오픈 소싱을 옹호합니다. 모델에 대한 공개 액세스를 통해 연구 및 학계는 성능, 해석 가능성 및 안전 기술을 면밀히 조사할 수 있습니다. 이 접근 방식은 폐쇄형 모델로는 불가능할 수 있는 잠재적 위험에 대한 보호 장치 및 감지 개발을 지원합니다.

스태빌리티AI는 과거에도 웹 스크랩한 이미지를 AI 미술 도구로 활용해 저작권 침해를 주장하는 법적 분쟁 등 여러 논란에 휩싸인 바 있다. Stability AI는 예술 및 애니메이션에서 생물의학 및 제너레이티브 오디오에 이르기까지 다양한 벤처를 수익화해야 한다는 압박에 직면하면서 수익 창출에 어려움을 겪고 있는 것으로 알려졌습니다. 벤처 캐피탈에서 1억 달러 이상을 모금했음에도 불구하고 스타트업의 재정적 미래는 여전히 불확실합니다.

빠르게 성장하는 생성 AI 분야에서 StableLM과 같은 오픈 소스 언어 모델의 확산은 보다 포괄적이고 투명한 디지털 경제를 만드는 데 필수적인 단계입니다. appmaster .io" data-mce-href="https:// appmaster.io">와 같은 도구 AppMaster.iono-code 플랫폼은 다양한 산업에서 AI 기반 비즈니스 솔루션을 단순화하고 최적화하여 혁신을 촉진하는 핵심이 될 수 있습니다. 기술 분야의 미래를 위한 개발.

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