StableLM Avaliações e Detalhes do Produto

O que eu mais gosto no StableLM é o quão aberto e personalizável ele é. Nós o usamos para experimentos internos com geração de texto e desenvolvimento de chatbots, e é impressionante como ele é leve e eficiente em comparação com modelos proprietários maiores. Ele se integra bem com Python e frameworks populares de ML, tornando-o ótimo para prototipagem rápida e teste de novas ideias. A transparência do modelo e o suporte ativo da comunidade também são grandes vantagens. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sendo um modelo de código aberto, às vezes requer mais configuração e ajuste fino para alcançar qualidade de produção. A documentação poderia ser mais detalhada em certas áreas, especialmente para configurações avançadas. Além disso, é ligeiramente menos preciso do que modelos comerciais na geração de conteúdo de forma longa, mas isso é esperado dado seu foco em acessibilidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Descreve muito bem, fácil de usar, os resultados são muito precisos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele não possui recursos como algumas das ferramentas mais avançadas, mas acredito que eles serão adicionados em breve. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Muito bom que estamos vendo o surgimento de modelos abertos e uso comercial. Até agora, os mais promissores são Open Assistant, Dolly 2.0. Esse foi um método muito interessante. Algo que costumava ser comum em outras áreas de geradores de IA era o MOS, pontuação média de opinião, o método usado no artigo do Vicuna foi basicamente usar o GPT-4 como um juiz de MOS. Acho que há muita promessa nesse método, entre outros, especialmente quando o GPT-4 é usado com poucos exemplos em vez de nenhum exemplo. E agora StableLM. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tipo de licença difícil no modelo base. Tecnicamente, o uso comercial é permitido, mas o CC BY-SA-4.0 causará muita preocupação nos departamentos jurídicos (particularmente porque ainda não está claro quais são as implicações muito específicas disso no contexto de LLM). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. StableLM pode facilmente entender a linguagem natural geral.

2. É um modelo de linguagem assim como o ChatGPT.

3. É altamente eficiente de usar.

4. Ele dá uma resposta rápida às tarefas dadas a ele.

5. Rápido no processamento de grandes quantidades de dados de texto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Como isso é usado para processar grandes quantidades de dados, há mais preocupação com questões de segurança e privacidade de dados.

2. É difícil para pequenas organizações treinar e implantar grandes modelos de linguagem, pois é necessário muito consumo de energia e recursos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. A construção de linguagem torna-se fácil à medida que o StableLM reduz este problema em tempo real ao mitigar respostas contraditórias.

2. Ajuste eficiente, pois reduz o risco de comportamento inesperado durante o treinamento e a implantação.

3. Este sistema habilitado por IA é muito eficiente, consistente e confiável para seus usuários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, ele se comporta de forma instável, como se houvesse muitos idiomas que são confusos, devido aos quais, às vezes, o StableLM enfrenta dificuldade em interpretar e gerar texto claro. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Comparado com o algoritmo de IA tradicional e as previsões são relativamente boas. O software é fácil de usar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há alguns bugs ao usar o software. A segurança dos dados pode ser ainda mais aprimorada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É um modelo muito estável e razoável para trabalhar, e é gratuito para indivíduos e muito acessível para criadores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ainda não é popular na Índia, porque meus colegas também estão ouvindo sobre isso agora. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A coisa mais útil é que os dados podem ser trocados com bastante facilidade e alta precisão para necessidades / requisitos específicos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O software está sendo um pouco perigoso / arriscado para ataques de cibersegurança e hacking de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Capaz de responder a perguntas de forma abrangente e informativa, bom o suficiente para traduzir idiomas, mas precisa de melhorias na tradução e para resumir o parágrafo em classificar texto, o que novamente economiza tempo e esforço. É fácil de usar, mas a pessoa que não está ciente das ferramentas de IA disponíveis pode enfrentar alguns desafios. A implementação é semelhante a outras ferramentas. Não há opção de suporte ao cliente disponível. O número de recursos é maior se comparado com o chat gpt, mas precisa de melhorias. A facilidade de integração ainda precisa ser trabalhada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu sinto é que há muitos bugs ao usar isso, acho que ainda está em desenvolvimento, precisa de muitas atualizações, mas pode ser uma ferramenta de IA muito poderosa. Não há opção de suporte ao cliente disponível ao usar isso, há apenas um e-mail de contato presente e, se você enfrentar algum problema, levará muito tempo para resolver. A facilidade de integração ainda precisa ser trabalhada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. É confiável em desempenho, pois a qualidade da tarefa não afeta.

2. É fácil de interpretar.

3. É fácil de depurar.

4. É mais barato em custo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Dá menos desempenho em tarefas complexas.

2. A precisão diminui em caso de dados ruidosos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.