Quello che mi piace di più è che StableLM è aperto, quindi posso vedere come funzionano le cose e non sembra completamente chiuso. Inoltre, sembra leggero e veloce, piuttosto che pesante come alcuni altri modelli. Per esperimenti e apprendimento—soprattutto se sei tecnico—è una buona scelta. Apprezzo anche poterlo eseguire localmente, così non devo sempre dipendere dal cloud. Anche quando le risposte non sono perfette, sembra comunque grezzo e flessibile, e questo è qualcosa che mi piace davvero. Per me, alla fine, si tratta più di libertà che di perfezione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte le risposte non sono del tutto accurate, quindi mi ritrovo ancora a ricontrollarle. Inoltre, tende a perdere il filo del contesto nelle conversazioni più lunghe, il che può compromettere la risposta e renderla meno affidabile. In generale, le risposte sembrano meno rifinite e un po' grezze. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace di più di StableLM è quanto sia aperto e personalizzabile. Lo abbiamo utilizzato per esperimenti interni con la generazione di testo e lo sviluppo di chatbot, ed è impressionante quanto sia leggero ed efficiente rispetto ai modelli proprietari più grandi. Si integra bene con Python e i framework ML più popolari, rendendolo ideale per il prototipazione rapida e il test di nuove idee. La trasparenza del modello e il supporto attivo della comunità sono anche grandi vantaggi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Essendo un modello open-source, a volte richiede più configurazione e messa a punto per raggiungere la qualità di produzione. La documentazione potrebbe essere più dettagliata in alcune aree, specialmente per le configurazioni avanzate. Inoltre, è leggermente meno accurato rispetto ai modelli commerciali nella generazione di contenuti lunghi, ma questo è previsto dato il suo focus sull'accessibilità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sua efficienza e velocità forniscono risposte rapide e un'elaborazione veloce di grandi quantità di dati testuali ed è progettato per offrire alte prestazioni su dispositivi piccoli come laptop e dispositivi portatili. La configurazione iniziale è stata piuttosto semplice e l'integrazione è stata piuttosto veloce e reattiva, dato che il mio utilizzo è più frequente di 4-5 volte al giorno. Inoltre, ho contattato il supporto clienti e la loro risposta è stata davvero buona. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il suo valore di verità è basso e sono stato preoccupato per la sicurezza perché ha meno barriere protettive e richiede sempre più risorse per l'addestramento e il dispiegamento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ad essere onesti, prestazioni forti in compiti diversi Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

ho trovato un set di dati di addestramento limitato rispetto ad altri modelli testati Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Descrive molto bene, facile da usare, i risultati sono troppo accurati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ha funzionalità come alcuni degli strumenti più avanzati, ma credo che verranno aggiunte presto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Molto bene che stiamo assistendo all'emergere di modelli aperti e all'uso commerciale. Finora, i più promettenti sono Open Assistant, Dolly 2.0. È stato un metodo molto interessante. Qualcosa che era comune in altre aree dei generatori di IA era il MOS, il punteggio medio di opinione, il metodo utilizzato nel documento Vicuna era fondamentalmente l'uso di GPT-4 come giudice MOS. Penso che ci sia molto potenziale in quel metodo, tra gli altri, specialmente quando GPT-4 è usato in modalità few-shot piuttosto che zero-shot. E ora StableLM. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

ripara la GPU ra

Un tipo di licenza piuttosto rigida sul modello base. Tecnicamente è consentito l'uso commerciale, ma la CC BY-SA-4.0 darà molti grattacapi ai dipartimenti legali (soprattutto perché non è ancora chiaro quali implicazioni molto specifiche avrà nel contesto degli LLM) utilizzato quando si esegue il programma. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

1. StableLM può facilmente comprendere il linguaggio naturale generale.

2. È un modello linguistico proprio come ChatGPT.

3. È altamente efficiente da usare.

4. Fornisce risposte rapide ai compiti assegnati.

5. Veloce nell'elaborazione di grandi quantità di dati testuali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

1. Poiché questo viene utilizzato per elaborare grandi quantità di dati, c'è maggiore preoccupazione per i problemi di sicurezza e la privacy dei dati.

2. È difficile per le piccole organizzazioni addestrare e distribuire grandi modelli linguistici poiché richiedono un grande consumo di energia e risorse. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

1. La costruzione del linguaggio diventa facile poiché StableLM riduce questo problema in tempo reale mitigando risposte contraddittorie.

2. Sintonizzazione efficiente poiché riduce il rischio di comportamenti inaspettati durante l'addestramento e il dispiegamento.

3. Questo sistema abilitato all'IA è molto efficiente, coerente e affidabile per i suoi utenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte si comporta in modo instabile come se ci fossero molte lingue che sono confuse, a causa delle quali a volte StableLM ha difficoltà a interpretare e generare testo chiaro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Rispetto all'algoritmo Al tradizionale, le previsioni sono relativamente buone. Il software è facile da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono alcuni bug durante l'utilizzo del software. La sicurezza dei dati può essere ulteriormente migliorata. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È un modello molto stabile e ragionevole per lavorare, ed è gratuito per gli individui e molto conveniente per i creatori. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non è ancora molto popolare in India, perché anche i miei colleghi ne stanno sentendo parlare solo ora. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.