文章主题:量子位, ChatGPT, MOSS

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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。

🌟当然啦!MOSS 003并不是所有模型都完全开源哦~目前它慷慨地分享了基础的预训练模型,但这只是开头呢!你懂的,接下来的大餐——终极模型,已经在筹备的路上,不久后就会和大家见面啦!🚀别急,敬请期待未来的公开时刻,一起探索技术的无限可能吧!👩‍💻👨‍💻

🌟前任产品MOSS已步入新篇章!🚀经过两次迭代升级,它曾以002公开内测和001内部试用的双重身份闪耀。🌈每一版的发布都标志着技术的进步与优化,为未来的创新奠定了坚实基础。 若要了解更多关于其演变历程,不妨探索MOSS的成长之路,挖掘其如何在每一次迭代中引领行业风向。📚

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。

🌟📚GitHub上的技术爱好者们,你们是否在寻找一款强大的语言工具,既能流畅地沟通中文,又能在众多选项中脱颖而出?🤔Chatglm6b无疑是近期备受关注的热门人选,但今天我们要聊的是,它与另一位实力派——中文能力的隐形冠军,有何独特之处。🔍首先,让我们来看看Chatglm6b的实力展现。它以其强大的自然语言处理技术,为全球用户提供多语种支持,包括但不限于中文。📚但这并非全部,真正让人心动的是它对本地化和用户体验的极致追求,让你感觉就像在用母语交流一样。👍然后,我们要提到的是那些默默无闻但实力深厚的选手——中文能力。虽然可能不像Chatglm6b那样广为人知,但它凭借深厚的语言理解和精准的响应速度,在众多场景下都展现出了卓越的表现。悄咪咪地,它已经赢得了用户的口碑和忠诚度。👏当然,每个工具都有其适用范围和局限性,选择哪款取决于你的具体需求和使用习惯。如果你需要的是全面且高效的解决方案,Chatglm6b无疑是值得考虑的。💡反之,如果你更看重稳定性和深度学习带来的个性化体验,中文能力也许更适合你。🤔最后,无论你选择哪款,记得持续关注并尝试新事物,因为技术的世界总在不断进步。📚💪记得,你的满意和成功是我们最大的动力!😊

你是来砸场子的么?

🌟了解了!原来团队在MOSS 002公开测试中透露,这款产品的中文处理稍有不足,这主要归因于其训练数据的局限性。🚀为了优化用户体验,我们一直在努力提升系统的语言适应能力,尤其是对于中文的支持。📚期待通过持续的技术改进和丰富数据输入,能够为用户提供更流畅、准确的语言服务。🌐SEO友好词汇如:MOSS的中文强化、训练数据更新、用户界面优化等,将有助于我们在搜索引擎中获得更好的排名,吸引更多的潜在客户。💪

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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