复旦
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2.3kStar，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
据了解，这次MOSS开源的是第三轮迭代版本，名叫MOSS003。
当然，MOSS003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MOSS002版本，另一版是内部测试版本OpenChat001。
三月份大伙儿见证的“国内首个开放测试的GPT”，正是MOSS002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MOSS002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GPT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GPT，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GPT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GPT来说，AI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
