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封面新聞記者 邊雪

“盡管我們的對話模型和《流浪地球》中MOSS的能力不能相提并論，但就像過去NLP領域的其他優秀模型一樣，作者們都希望使用自己喜歡的影視角色名稱命名自己的模型，例如BERT、Meqatron等?！?/p>

2月20日，復旦大學自然語言處理實驗室邱錫鵬教授團隊在公開平臺發布對話式大型語言模型MOSS（https://moss.fastnlp.top/），邀請公眾參與內測。當晚，該平臺顯示“服務器流量過載，請明天上午重試”。2月20日，封面新聞記者在多次嘗試登錄MOSS內測版的網頁時，都未能成功。

【資料圖】

對此現象，MOSS團隊在官網作出解釋：“我們最初的想法只是想將MOSS進行內測，以便我們可以進一步優化，沒有想到會引起這么大的關注，我們的計算資源不足以支持如此大的訪問量，并且作為學術團隊我們也沒有相關的工程經驗，給大家造成非常不好的體驗和第一印象，在此向大家致以真誠的歉意。”

MOSS團隊在官網針對“為何測試者無法登錄網站”做出解釋。（圖片來源：官網截圖）

在公告中，研發團隊還解釋了MOSS名字的由來?！拔覀冊谟柧毻瓿傻谝淮Ｐ偷臅r候，正值流浪地球2熱映，片中MOSS給團隊每個人都留下了深刻的印象，因此便使用了這樣一個名稱來指代我們的模型，以表示我們對最前沿A模型的不懈追求?！?/p>

2月20日，封面新聞記者在多次嘗試登陸MOSS內測版的網頁時，都未能成功登陸。

MOSS的誕生：邱錫鵬教授團隊

人工智能開源社區的“先行者”

根據復旦大學計算機科學技術學院官網的介紹，邱錫鵬教授于復旦大學獲得理學學士和博士學位。研究方向為自然語言處理、深度學習，發表CCF-A/B類論文70余篇，研究方向是圍繞自然語言處理的機器學習模型構建、學習算法和下游任務應用，包括：自然語言表示學習、預訓練模型、信息抽取、中文NLP、開源NLP系統、可信NLP技術、對話系統等。

自從事自然語言處理研究開始，邱錫鵬便開始著手于開源工具 FudanNLP 的開發。出于對機器學習的興趣，他獨立完成了 FudanNLP 所有底層的機器學習算法。不同于當時其他的自然語言處理工具，FudanNLP 是集成式的，用一套統一的機器學習算法驅動多種自然語言處理任務。FudanNLP 從底層優化了模型的效率，在 2009年開源后，被許多算法公司所應用。

在主持開發了開源自然語言處理工具FudanNLP之后，邱錫鵬還研發了一套基于深度學習的自然語言處理框FastNLP，同樣獲得了學術界和產業界的廣泛使用。

值得注意的是，邱錫鵬也?；钴S在知乎等技術社區。2月21日凌晨，邱錫鵬的知乎賬號關注了問題“復旦團隊發布國內首個類ChatGPT模型MOSS，將為國內大語言模型的探索和應用帶來哪些影響？”，目前，該問題瀏覽量已接近200萬。據知乎用戶表示，該問題已邀請邱錫鵬回答，但截至發稿，邱錫鵬并未對該問題作任何回復。

MOSS雖不成熟

但未來可期

據悉，MOSS開發的過程包括自然語言模型的基座訓練、理解人類意圖的對話能力訓練兩個階段。不同之處在于，邱錫鵬教授團隊采用了不同的技術路線，通過讓MOSS和人類以及其他對話模型都進行交互，顯著提升了學習效率和研發效率，短時間內就高效完成了對話能力訓練。

據上觀新聞報道，MOSS可執行對話生成、編程、事實問答等一系列任務，打通了讓生成式語言模型理解人類意圖并具有對話能力的全部技術路徑。因為MOSS的模型基座學習了3000多億個英文單詞，中文詞語只學了約300億個，所以相較于中文，英文指令更能展示MOSS多輪交互、表格生成、代碼生成和解釋能力。

MOSS內測版的出現，無疑將為國內學術界和產業界提供了重要經驗，將助力大語言模型的進一步探索和應用。邱錫鵬在接受采訪時表示：“盡管MOSS還有很大改善空間，但它的問世證明了在開發類ChatGPT產品的路上，國內科研團隊有能力克服技術上的重要挑戰。”

21日，復旦復華(600624.SH)開盤即漲停，截至發稿，該股報6.78元，漲停板上封單近15萬手。復旦復華隨后表示，MOSS為復旦大學研發，與公司無關。目前公司的主營業務為生物醫藥、軟件和園區三大板塊，未參與MOSS研發。封面新聞記者在致電復旦復華公司詢問該公司是否參與MOSS研發時，工作人員表示并不清楚。

想做出ChatGPT這樣的“出圈”的產品，足夠的算力、?模型工程化的人才和完整的產業生態缺一不可，據悉，MOSS研發項目已得到了上海人工智能實驗室的有力支持，相信人類與MOSS流暢對話的那天，不會等的太晚。

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