文章主题：MOSS, 英文, 数据质量, 中文
🎉🚀 钛媒体App 2月21日更新！国内首个类ChatGPT模型MOSS震撼发布！🌟🔥 复旦大学邱锡鹏教授团队在2023年2月20日晚上，带来了一个令人瞩目的成果——国内首个类ChatGPT模型MOSS。这个模型的出现，无疑为AI领域注入了新的活力和可能性。👀 一个显著的反馈是，MOSS的英文回答水平比中文高。这在公众与ChatGPT的互动中也有类似体现。这表明，MOSS不仅能够理解并生成中文文本，还具有跨语言的能力，能够准确地理解和回应英文用户的需求。🤔 这个现象背后的原因是什么呢？可能是因为MOSS采用了更先进的自然语言处理技术，比如深度学习和神经网络，这些技术使得模型能够更好地理解和生成复杂的语言结构。此外，MOSS的训练数据也更为丰富和多样，这也有助于提高其跨语言的能力。🚀 随着MOSS的发布，我们期待它能为AI领域带来更多的创新和突破。让我们一起期待MOSS在未来的应用中，为我们带来更多的惊喜和便利吧！
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表示，“数据质量的差别是主要瓶颈之一。相较于英文数据，中文数据的开源程度较低，导致中文数据集的规模相对较小。此外，英文作为科研主流语言，在学术界和工业界中得到广泛应用，积累了大量高质量的语料数据，这为英文自然语言处理的研究提供了极大的优势。”MOSS研究团队也坦承，“MOSS的英文回答水平比中文高，因为它的模型基座学习了3000多亿个英文单词，中文词语只学了约300亿个。”
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