文章主题：复旦大学, 邱锡鹏, 类ChatGPT, MOSS
复旦大学邱锡鹏教授团队于2月21日宣布推出我国首个同类 ChatGPT 模型 MOSS，这一消息引发了各行各业参与者积极参与内测的热潮。值得注意的是，MOSS 的英文回答能力相较于中文表现更为出色，这一现象在公众与 ChatGPT 互动中也有一定的相似之处。那么，为何会出现这样的情况呢？
深圳粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA）认知计算与自然语言中心文本生成算法团队负责人王昊指出，中文数据质量的差异是限制其研究和应用的主要障碍之一。相比于英文数据，我国中文数据的开放度和获取难度都相对较低，从而使得中文数据集的规模相对较小。另外，英文作为全球科研的主流语言，在学术界和工业界中被广泛使用，并累积了大量的高质量语料数据，这为英文自然语言处理的发展提供了巨大的优势。同时，MOSS研究团队也坦诚地表示，由于其模型基础部分学习了超过3000亿个英文单词，而中文词汇仅为约300亿个，因此MOSS的英文回答能力相较中文有所优势。（澎湃）
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