MOSS – 复旦大模型

MOSS复旦大模型官网

复旦大学MOSS是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，具有160亿参数。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。提供AI对话， ChatGPT， AI对话， 国产大模型， MOSS，服务。An open-source tool-augmented conversational language model from Fudan University – GitHub – OpenLMLab/MOSS: An open-source tool-augmented conversational language model from Fudan University

MOSS复旦大模型网址入口

https://moss.fastnlp.top/

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，拥有多轮对话和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，MOSS 003也并非开源了全部模型，目前主要开放的是基座预训练模型，最终模型即将在近期开源：

此前，MOSS已经经历了两版迭代，一版是公开邀请内测的MOSS 002版本，另一版是内部测试版本OpenChat 001。
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。

例如官方GitHub问答中，有网友很想了解它的中文能力和chatglm6b相比谁更好，下面有网友调侃：
你是来砸场子的么？
这也是因为此前团队在MOSS 002公开测试时曾经表示过，MOSS的中文能力不算太好，这也与训练数据有关。
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