文章主题：复旦大学, MOSS, 对话式大模型, 人工智能
在今年2月份，复旦大学成功推出了类似于ChatGPT的对话式大型模型MOSS。仅仅两个月过后，这款模型正式开源，从而成为了我国首个具有插件增强功能的开源对话语言模型。紧接着在今年的7月份，复旦大学MOSS系统的负责人邱锡鹏在世界人工智能大会的“大模型时代的通用人工智能产业发展机遇以及风险”分论坛上，针对“技术、实现与展望”等主题，详细介绍了MOSS的最新研发动态。
近年来，AI领域的模型规模不断扩大，每隔半年模型规模就能翻一番，呈现出指数级的增长趋势。今年，随着ChatGPT逐渐成为全球焦点，大语言模型的热度持续升高。然而，关于何谓“大语言模型”的问题，学界至今仍无定论。尽管如此，我们可以大致判断，所谓的“大语言模型”应该在千亿至万亿规模之间，但这仅仅是一个估算，并非绝对准确。这主要是因为ChatGPT尚未开源，也未公开其最新的参数信息。
在人工智能领域中，ChatGPT为学术研究带来了巨大的潜力。邱锡鹏指出，当前的AI主要表现为“弱人工智能”，连AlphaGO这样的AI只能专注于围棋。然而，通用人工智能（AGI）则是所有人工智能研究者梦寐以求的目标。
ChatGPT，这个备受期待的人工智能助手，其发展速度之快超出了人们的预期。自2018年OpenAI公司推出首款ChatGPT以来，仅仅用了短短四年多的时间，就从版本1升级至了版本4，实现了革命性的突破。这一迅速的发展速度，不仅彰显了人工智能技术的日益成熟，也体现了ChatGPT在人工智能领域的强大影响力。
在我国的科研领域中，复旦大学在大型模型（大模型的缩写）的研究上，走在了行业的前沿。该大学在Transformer架构以及针对中文的预训练模型的开发上，已经积累了丰富的经验。然而，当全球知名的人工智能助手ChatGPT出现后，许多人开始认为我国在这方面与国外的差距正在加大。但事实上，复旦大学已经成功研发出了MOSS，证明了并非只有OpenAI具备开发对话式大型模型的能力，MOSS的基本功能基本上可以通过对ChatGPT的理解进行复现。
MOSS的基础架构采用了Transformer模型，它的第一版在今年1月面世，与ChatGPT的内容一致，即“用户说什么MOSS都可以接话”。然而，在任务完成度方面，MOSS与ChatGPT还存在一定的差距。尤其是在推理和知识能力方面，第一代MOSS的判断容错量相对较小，经常会出现“很多事实记不住”的情况。为了改善这一问题，复旦大学团队采取了两个主要策略。首先，他们不断扩大MOSS的模型规模，以提升其整体性能。其次，他们尝试将MOSS作为一种开发工具，以便更好地满足实际需求。
今年2月，复旦正式发布对话模型MOSS后，将一部分研发精力放在如何把使用工具的能力打通，于是在4月推出了开源插件版模型MOSS-Plugin。“目前MOSS还在持续迭代，如最新版MOSS已经能够在中文能力上基本超过ChatGPT。”邱锡鹏说。
大语言模型除了“聊天”，还具备哪些用途？邱锡鹏介绍，在具体的行业应用中，通过使用插件，大语言模型可自主搜集新闻和实时信息进行汇总，成为得力的个人助理。大语言模型还可进行数学运算，或者列一个方程让计算器来解答。此外，MOSS在预防“有害道德”方面也进行了优化，会避免回答有悖道德的问题，让人工智能具备较强的道德感。“大型语言模型的一大亮点，就是能把外来需求或复杂任务进行拆分，找到不同的工具来解决问题。”邱锡鹏说。
“大模型不能只有大公司才能‘玩得起’，高校、学生和普通爱好者都应该‘玩得起’大模型。”邱锡鹏表示，仅靠头部公司“砸钱”研发大模型，并不能助推该领域健康有序发展，因为大语言模型中涉及许多科学问题和学科类问题需要解决，在实现复杂推理、高效架构、知识融合和制定学习策略方面，有许多问题需要学术团队和广泛的研究者来支撑。
围绕MOSS，复旦团队将持续展开大模型方面的研究，涵盖能力强化、知识对齐、模态融合和开源开放等领域。目前，复旦MOSS团队正通过参与大型语言模型生态建设，在未来实现集对话模型、模型微调、AIGT检测、模型对比和模型评测等于一体的开源开放平台。
栏目主编：唐烨 题图来源：2023世界人工智能大会
来源：作者：舒抒
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