文章主题：复旦大学, 计算机科学技术学院, 邱锡鹏, MOSS系统
·MOSS系统负责人邱锡鹏表示，最新的MOSS已经能够在中文能力上超过ChatGPT，可以通过使用工具来为用户提供帮助，并在预防“有害道德”方面做了很多优化。
·邱锡鹏认为，通用大模型除了算力需求大以外，目前依然在可信性、安全性、逻辑性等方面存在许多挑战，里面有非常多的科学问题并没有被解决，这些都需要高校研究团队进行重大科研攻关。
在2023年7月7日的世界人工智能大会上，复旦大学计算机科学技术学院的邱锡鹏教授作为MOSS系统的负责人，发表了一场精彩的演讲。
在今年的2月份，复旦大学计算机科学技术学院的教授邱锡鹏，作为MOSS系统的负责人，在世界人工智能大会上分享了一个令人振奋的消息。他宣布，我国首个对话式大型语言模型MOSS自今年2月发布以来，一直在不断进行迭代升级。而且，根据最新数据显示，MOSS在中文能力方面已经超过了国际上的知名模型ChatGPT，这无疑是一项重大的突破。
在邱锡鹏的演讲中，他强调了MOSS的功能，它可以利用各种工具协助用户。尽管MOSS本身并不具备绘画能力，但它却能够利用文字生成图片的插件，从而实现特定的效果。此外，在算术运算方面，MOSS也能借助计算器和解方程器等工具，处理复杂的数学问题。当用户需要查询的知识库中并未包含的实时信息时，MOSS还可以调用搜索引擎，并根据搜索结果提供更为详尽的解答。举例来说，它每日会抓取最新的新闻，并为用户提供相应的新闻链接和内容摘要。
在MOSS发布之后，我们的团队将注意力的一部分转移到了如何提高用户使用工具的能力上。为了实现这一目标，我们在今年4月份推出了MOSS的开源插件版，名为MOSS-Plugin。邱锡鹏先生表示：“作为一种与外界互动的重要手段，插件功能在未来将会变得越来越重要。”
MOSS在防止“有害道德”方面表现出了许多改进措施。当涉及到违反道德的行为时,MOSS会拒绝回答。通过优化算法,MOSS具备了高度的道德意识,这使得它在处理相关问题时能够更加准确和可靠。此外,MOSS还具备角色扮演的功能,可以针对不同的用户需求进行个性化优化,进一步提高其服务质量和效率。
邱锡鹏强调，当前大型语言模型的主要成本开销在于第一阶段，也就是预训练（Pretraining）。他明确表示，这些大型模型并非只有大公司能够承担得起的，未来，高校、普通爱好者以及学生都有可能参与到其中。然而，邱锡鹏同时也指出，后续阶段的成本相对较低，如预训练后的监督微调、迭代优化、推理部署、模型评测等，才是真正具有挑战性的部分。尽管如此，预训练阶段仍然不适合所有研究者参与，而后续阶段的众多科学问题却亟待深入研究。
大模型建设并非仅仅是工程问题，其背后更涉及科学研究的问题。高校和研究机构在推动大模型建设方面扮演着举足轻重的角色。尽管企业投入资金和工程师至关重要，但是仅依靠企业力量是无法实现大模型的真正成功的。原因在于，大模型中包含许多科学问题，需要众多研究者共同参与解决。如果没有学术团队的积极参与，大模型在理论和技术的支撑上可能会显得捉襟见肘。因此，我们应认识到，大模型的建设既需要企业的支持，也需要学术团队的参与，两者缺一不可。
邱锡鹏进一步强调，当前的通用大模型在计算能力上虽然需求量大，但在可信性、安全性、逻辑性等关键领域仍面临诸多挑战。这些问题中包含了许多尚未解决的科學問題，例如智能如何產生、複雜推理如何實現、高效的架構、學習策略，以及如何更好地整合知識等问题。因此，高校研究團隊需要進行重大科學攻关，以解決這些挑戰。
复旦团队将围绕MOSS持续开展大模型其他方面的研究，包括能力强化、知识对齐、模态融合和开源开放，进一步迈向通用人工智能。
邱锡鹏在论坛中还介绍了正在建设中的开源语言模型平台OpenLMLab，该平台的下层将对接国产通用框架和预训练模型库，而上层会面向大模型生态方面的应用。
据介绍，OpenLMLab集对话模型、模型微调、模型对比和模型评测等领域于一体。MOSS是该开源平台的对话模型，而COLLiE是模型微调的工具库，将来会进行强化学习迭代。此外，该平台支持AI生成文本检测软件Sniffer和快速对比多个对话大模型效果的工具ChatZoo。
邱锡鹏在演讲结尾还介绍了一款名为Gaokao的工具，基于高考题目进行模型评测。“我们认为，现在有许多大模型的榜单都不太全面或权威，然而人类的考试是非常全面和权威的，例如高考。基于它，我们可以评测各种大模型的能力。高考的题目还有另一个好处，由于每年高考题目都会更新，基本上大模型不太会存在刷题的嫌疑，因此每年都可以有新题目来比较不同的大模型。”
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