文章主题：MOSS, 开源, 对话语言模型
🎉 新闻速递！🎉今天是4月21日，让我们一起关注一下最新的科技动态！今天，复旦大学自然语言处理实验室发布了一个令人兴奋的消息——他们开发的新版MOSS模型已经正式上线啦！这款全新的开源对话语言模型，不仅在国内首次实现了插件增强的功能，而且它的性能更是让人惊叹不已。它能够准确地理解用户的意图，并给出相应的回复，无论是日常的闲聊还是复杂的任务指令，都能轻松应对。这款MOSS模型的研发团队表示，他们将继续努力提升模型的性能和用户体验，为用户提供更优质的服务。同时，他们也鼓励更多的开发者参与到这个项目中来，共同推动对话技术的发展。让我们一起期待这款插件增强的开源对话语言模型能够带给我们更多的惊喜吧！🚀#复旦大学自然语言处理实验室# #MOSS模型# #插件增强
🎉 MOSS 模型已上线开源！🚀想要探索自然语言处理的无限可能？现在就来尝试一下我们的最新成果——MOSS（多模态预训练模型）。这个模型已经在 GitHub 和 Hugging Face 等平台上开放了相关代码、数据和模型参数，供科研人员下载使用。在 Github 上，你可以找到 MOSS 模型的完整源码，包括模型结构、训练过程以及各种优化策略。同时，我们也提供了大量的数据集，涵盖了多种语言和场景，方便你进行实验和研究。而在 Hugging Face 的平台上，你也可以找到 MOSS 模型的预训练模型和微调模型。预训练模型可以直接使用，无需额外训练；而微调模型则可以根据你的需求进行定制化训练，以满足特定的应用场景。无论是想要进行基础研究，还是想要快速开发应用，MOSS 都是一个很好的选择。让我们一起探索自然语言处理的未来吧！🚀# MOSS 模型- 开源：GitHub 和 Hugging Face 等平台- 数据集：多种语言和场景- 代码：完整源码- 参数：模型参数
MOSS 是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，moss-moon 系列模型具有 160 亿参数，在 FP16 精度下可在单张 A100 / A800 或两张 3090 显卡运行，在 INT4/8 精度下可在单张 3090 显卡运行。MOSS 基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。
IT之家查看 MOSS 的 GitHub 页面发现，该项目所含代码采用 Apache 2.0 协议，数据采用 CC BY-NC 4.0 协议，模型权重采用 GNU AGPL 3.0 协议。如需将该项目所含模型用于商业用途或公开部署，需要签署文件并发送至 robot@fudan.edu.cn 取得授权，商用情况仅用于记录，不会收取任何费用。# MOSS GitHub 页面代码、数据和权重协议IT之家查看了 MOSS 的 GitHub 页面，发现该项目所包含的代码采用 Apache 2.0 协议。这意味着开发人员可以自由地使用这些代码，并且可以在他们的项目中引用它们。此外，数据采用 CC BY-NC 4.0 协议，这意味着用户可以免费下载和使用这些数据，但不能将其用于商业目的或公开部署。模型权重采用 GNU AGPL 3.0 协议，这意味着开发人员可以自由地修改和使用这些模型，并且可以在他们的项目中引用它们。但是，他们必须将修改后的版本发布为开源软件，以便其他人可以免费使用。如果您需要将该项目所包含的模型用于商业用途或公开部署，您需要签署文件并发送至 robot@fudan.edu.cn 取得授权。商用情况仅用于记录，不会收取任何费用。# MOSS GitHub 页面代码、数据和权重协议IT之家查看了 MOSS 的 GitHub 页面，发现该项目所包含的代码采用 Apache 2.0 协议。这意味着开发人员可以自由地使用这些代码，并且可以在他们的项目中引用它们。此外，数据采用 CC BY-NC 4.0 协议，这意味着用户可以免费下载和使用这些数据，但不能将其用于商业目的或公开部署。模型权重采用 GNU AGPL 3.0 协议，这意味着开发人员可以自由地修改和使用这些模型，并且可以在他们的项目中引用它们。但是，他们必须将修改后的版本发布为开源软件，以便其他人可以免费使用。如果您需要将该项目所包含的模型用于商业用途或公开部署，您需要签署文件并发送至 robot@fudan.edu.cn 取得授权。商用情况仅用于记录，不会收取任何费用。
MOSS 用例：
▲ 解方程
▲ 生成图片
▲ 无害性测试模型
✨ Moss Moon 003 Base: MOSS-003 Foundation Model 🌟🚀 This foundation model is trained on high-quality Chinese and English datasets using self-supervised pre-training, with approximately 700 billion words of data and 6.67×1022 floating-point operations performed during training.💡 The pre-trained dataset includes a diverse range of text samples to ensure the model’s robustness across different domains and languages.🚀 This foundation model is designed for various NLP tasks, including language translation, sentiment analysis, and text classification. It has been fine-tuned on specific datasets to improve its performance in these areas.💡 The pre-trained model can be easily integrated into your existing workflows or used as a starting point for new projects.🌐 Moss Moon 003 Base is available for research purposes only. If you plan to use this model for commercial applications, please contact us for more information.✨ Moss Moon 003 Base is just one of the many models we offer at Moss Moon. Explore our extensive range of pre-trained and fine-tuned NLP models today! 🌟# Moss Moon #Foundation Model #NLP #Pre-Training #Fine-Tuning #Language Translation #Sentiment Analysis #Text Classification #Research Purposes #Commercial Applications #Contact Us
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moss-moon-003-sft-plugin: 基座模型在约 110 万多轮对话数据和约 30 万插件增强的多轮对话数据上微调得到，在 moss-moon-003-sft 基础上还具备使用搜索引擎、文生图、计算器、解方程等四种插件的能力。
moss-moon-003-pm: 在基于 moss-moon-003-sft 收集到的偏好反馈数据上训练得到的偏好模型，将在近期开源。
moss-moon-003: 在 moss-moon-003-sft 基础上经过偏好模型 moss-moon-003-pm 训练得到的最终模型，具备更好的事实性和安全性以及更稳定的回复质量，将在近期开源。
moss-moon-003-plugin: 在 moss-moon-003-sft-plugin 基础上经过偏好模型 moss-moon-003-pm 训练得到的最终模型，具备更强的意图理解能力和插件使用能力，将在近期开源。
数据
moss-002-sft-data: MOSS-002 所使用的多轮对话数据，覆盖有用性、忠实性、无害性三个层面，包含由 text-davinci-003 生成的约 57 万条英文对话和 59 万条中文对话。
moss-003-sft-data: moss-moon-003-sft 所使用的多轮对话数据，基于 MOSS-002 内测阶段采集的约 10 万用户输入数据和 gpt-3.5-turbo 构造而成，相比 moss-002-sft-data，moss-003-sft-data 更加符合真实用户意图分布，包含更细粒度的有用性类别标记、更广泛的无害性数据和更长对话轮数，约含 110 万条对话数据。目前仅开源少量示例数据，完整数据将在近期开源。
moss-003-sft-plugin-data: moss-moon-003-sft-plugin 所使用的插件增强的多轮对话数据，包含支持搜索引擎、文生图、计算器、解方程等四个插件在内的约 30 万条多轮对话数据。目前仅开源少量示例数据，完整数据将在近期开源。
moss-003-pm-data: moss-moon-003-pm 所使用的偏好数据，包含在约 18 万额外对话上下文数据及使用 moss-moon-003-sft 所产生的回复数据上构造得到的偏好对比数据，将在近期开源。
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