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丰色 萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
复旦大模型MOSS，正式开源了！
作为国内首个开放测试的类ChatGPT产品，MOSS开源地址一放出，又冲上知乎热搜：
从官网介绍来看，MOSS是一个拥有160亿参数的开源对话语言模型。
它由约7000亿中英文及代码单词预训练得到，精度要求不那么高的话，甚至可以在单张3090显卡上运行。
MOSS支持中英双语，拥有多轮对话和使用多种插件双重能力，具备搜索引擎、文生图、计算器、方程求解的“技能点”。
目前，MOSS在GitHub上已有2.3k Star，热度还在持续上涨中。
那么，MOSS究竟开源了哪些项目，目前有哪些功能？一起来看看。
会解方程，也能生成图片
据了解，这次MOSS开源的是第三轮迭代版本，名叫MOSS 003。
MOSS 003 的开源程度并非达到全部模型的水平，目前仅公开了基座预训练模型。不过，预计不久的将来会开源最终的模型。
在此之前，MOSS已经完成了两个版本的迭代过程。首先是MOSS 002版本，通过公开邀请内测的方式，收集并分析了大量用户反馈；接着是OpenChat 001版本，主要针对内部进行测试，以期在正式上线前充分验证各项功能与性能。
三月份大伙儿见证的“国内首个开放测试的ChatGPT”，正是MOSS 002版本。
最新这个版本展现的功能效果如何？
MOSS团队放出了它多轮对话、解方程、写代码、生成图片和回答道德伦理等示例。
这是多轮对话的展示效果，具备资料追根溯源的能力：
这是做数学题的示例，包括鸡兔同笼问题：
也包括生成图片功能：
还有近期网友热议的AI道德性问题：
当然，这波里面也不乏“砸场子”的网友。
在官方的GitHub问答环节中，一些网友对于ChatGLM6B的中文能力以及与官方的比较表现出了极高的兴趣。其中，有人甚至提出：ChatGLM6B能否在中文能力上超越官方？针对这一问题，网友们展开了一场热烈的讨论。
你是来砸场子的么？
在MOSS 002公开测试期间，我们的团队曾明确表示，MOSS的中文表现并不理想，这一问题同样源于其训练数据的局限性。
除此之外，团队这次还开源了一部分训练数据。
至于完整数据，复旦MOSS团队表示“近期会全部开源”。
国内最先发布的ChatGPT产品
MOSS取自于《流浪地球》里面那个拥有自我意识的AI。
它由复旦自然语言处理实验室邱锡鹏团队研发，2月20日正式发布。
当时国内一众大厂还在陆续高调官宣要造ChatGPT，谁都没想到它就这么一声不吭地杀了出来。
所以尽管MOSS的参数量比ChatGPT小了一个量级，大家还是蜂拥而上，把服务器都给挤爆了。
而发布没过一周，复旦大学教授邱锡鹏就在演讲中提出，如果优化顺利，计划在三月底开源MOSS。
因为在他看来：
人们之所以很容易有“卡脖子”问题，是因为缺乏一个好的行业生态。
就拿ChatGPT来说，OpenAI公司只需专注做好模型，算力、数据和系统则交给其他公司。反观国内，很多公司在做大型语言模型时所有环节都需要自己做，每家的数据和算力也有限，结果是每家都做不大。在发展过程中，大型语言模型训练与在线推理成本过高也是一个重大问题。
因此，他们一开始就考虑要把MOSS开源而不是商业化。
有了这样一个基座，大家就不用重复开发底层技术，可以在上面接不同的细分领域。
如今，虽晚了快一个月，MOSS也说到做到了。
你试用过复旦MOSS开源模型了吗？效果如何？
MOSS开源项目地址：
[1]https://github.com/OpenLMLab/MOSS[2]https://huggingface.co/fnlp/moss-moon-003-base[3]https://huggingface.co/fnlp/moss-moon-003-sft[4]https://huggingface.co/fnlp/moss-moon-003-sft-plugin参考链接：
https://www.zhihu.com/question/596908242— 完 —
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