Pine 萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

没想到，众人加班加点抢“中国版ChatGPT”热度时，首个国内类ChatGPT模型竟然已经发布了！

砸出这个重磅消息的，不是紧锣密鼓宣传的BAT大厂，也不是直接出手几亿的投资大V，而是这段时间来一直没吭气的复旦大学。

事情一出，直接引爆了一众社交媒体，不仅在微博刷出数个热搜话题，知乎更是冲上热榜第一。

各路“ChatGPT爱好者”连夜赶来围观，甚至由于官网访问人数太多，服务器一度被挤爆，又上了一次热搜。

这是怎么回事？

原来，复旦NLP团队这个类ChatGPT模型，发布即面向公众进行内测，甚至连预告都没有：

紧接着，团队又投下另一颗重磅炸弹：模型3月份就会开源代码。

最关键的是模型的名字。

复旦团队用了《流浪地球》里面拥有自我意识的AI——MOSS来命名这一模型，直接把消息热度推上顶峰。

有网友表示，MOSS率先开放至少有一大优势，那就是“获得更多数据”：

ChatGPT有一个巨大的先发优势，就是通过抢先开始公测收集大量用户数据，并且这部分数据现阶段只有人家有。

算法都是成熟且公开的算法，真正的核心其实是数据和硬件。

说回模型本身。据MOSS自己介绍，它同样具备ChatGPT能实现的这些功能：

问答、文本翻译、摘要总结、故事撰写、情绪分析、建议提供、代码和算法编写等。

但实际测试效果又是如何，具体训练方法和效果会不会有什么差异？

我们一步步来看。

MOSS与ChatGPT相比效果如何？

据团队介绍，MOSS与ChatGPT主要有三大差异。

最主要的就是参数量的不同。MOSS模型的参数量比ChatGPT小了一个数量级。

然后是训练方式的不同。虽然MOSS也是自然语言模型基座训练+理解人类意图对话能力训练，但后者的训练方式与ChatGPT采用的RLHF不同。

复旦团队没有采取人工标注（指令微调）的方式来进行理解对话能力训练，而是基于与其他AI对话模型的交互来训练自己。

没错，相比人类调教，MOSS直接选择和其他AI模型进行对话……

最后是开放程度不同。ChatGPT背后模型目前还没有开源，但MOSS承诺会将代码开源。

说了这么多，MOSS的效果具体如何？

从官方给出示例来看，它问答和生成代码的能力似乎还不错。

在问答环节中，让MOSS列五部科幻片，分分钟就能给出（不过，《黑镜》好像是电视剧？）：

做表格的速度也非常快：

在代码生成中，写个快速排序算法也没问题：

但与ChatGPT相比，MOSS的实测效果究竟如何呢？

知乎已经有匿名用户称已经拿到了内测资格，并实时更新了一波测试结果，我们将MOSS的回答与ChatGPT简单对比一下。

第一轮，先来看看写文章的能力。

例如“帮忙写一下国家自然科学基金申请，杰青那种”，MOSS回答如下：

我们把问题拿给ChatGPT后，得到了这样的回答：

第二轮，来看看写代码的能力。

这是MOSS给出的代码实现：

完整代码：for(i=1:length(mat文件中的名字)){name = mat文件中的名字[i];data = {name};fprintf(‘%s,’,name);}end for

这是ChatGPT给出的代码与回答：

第三轮，测试一下算法题的效果。

MOSS给出了一个实现思路：

ChatGPT则包办了代码和具体算法实现的流程：

最后一轮，再来看看做数学题的能力。

不过从功能介绍来看，MOSS应该还不具备解数学题的能力，这个问题确实不一定能回答出来。

ChatGPT则列了个方程解决这个问题：

整体来看，MOSS虽然在算法题上表现出了一定的逻辑，但在包括写文章、做数学题等具体解决方案的提供上，还有待继续训练提升。

“只是想验证ChatGPT技术路线”

针对种种疑问，团队也在官网上做出了回应。

首先，是MOSS与ChatGPT的差距上。团队表示，目前它还是一个非常不成熟的模型，距离ChatGPT还有很长的路需要走：

我们一个实验室无法做出和ChatGPT能力相近的模型，只是想在百亿规模参数上探索和验证ChatGPT的技术路线。

接下来，是针对服务器被挤爆的回应：

我们没想到会引起这么大关注，计算资源不足以支持如此大访问量，向大家致以真诚的歉意。

最后还有关于命名MOSS的回应：

就像过去NLP领域的其他优秀模型一样，作者们都希望使用自己喜欢的影视角色名称命名自己的模型。

此外，研究团队还在介绍网站中详细列出了MOSS的限制因素：

• 训练数据中的多语言语料库有限；

• 模型容量相对较小，不包含足够的世界知识；

• 执行方式比较迂回，甚至不按照指示执行；

• 可能会生产不道德或有害的内容；
  ……

总结下来，就是MOSS的回答不及ChatGPT就是因为它缺乏高质量的数据、计算资源以及模型容量。

不过，有意思的是，团队表示，在这些问题里面MOSS的最大短板是中文水平不够高。

具体来说，相较于英文问答能力，MOSS的中文问答水平要低很多，这也与前面提到的预训练模型学习数据量有关：

它的模型基座学习了3000多亿个英文单词，而互联网上的中文网页干扰信息如广告很多，清洗难度很大，导致中文词语只学了约300亿个。

目前，复旦大学NLP实验室正在加紧推进中文语料的清洗工作，清洗后的高质量中文语料也将用于下一阶段模型训练。

当然，和ChatGPT相比，MOSS也不是“一无是处”（手动狗头），起码它会在3月份开源代码。

而这一把也将会直接有效降低预训练语言模型的研发和应用门槛，属实是利好中小企业了，邱锡鹏教授也表示：

MOSS的计算量相对不那么大，中小企业都能用起来。

此外，研究团队对MOSS的“野心”似乎还不止于对话问答、写代码等这些ChatGPT拥有的功能。

在这次面向公众内测的同时，团队还透露出了MOSS的下一步计划：

结合复旦在人工智能和相关交叉学科的研究成果，赋予MOSS更多的能力，如绘图、语音、谱曲和教学，并加强它辅助科学家进行高效科研的能力等。

研究团队

MOSS是复旦大学自然语言处理实验室的成果，并且该项目还得到了上海人工智能实验室的支持。

研究团队由邱锡鹏带队，其余几位均为复旦大学NLP实验室的成员。

复旦大学自然语言处理实验室，是由复旦大学首席教授吴立德先生创建，是我国最早开展自然语言处理和信息检索研究的实验室之一。

目前实验室已经发表了大量高水平国际期刊和会议论文，其中包括中国计算机学会推荐的A/B类国际会议和期刊论文（ACL,SIGIR,IJCAI,AAAI,NIPS,ICML等）论文150余篇。

此外，复旦NLP实验室还发布了国内首家中文自然语言开源系统FudanNLP，被包括联合国教科文组织在内的国内外多家研发机构采用。

邱锡鹏，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师，研究方向为自然语言处理、深度学习，发表CCF-A/B类论文70余篇。

他还主持开发了开源自然语言处理工具：FudanNLP 、FastNLP，获得了学术界和产业界的广泛使用。

对于复旦MOSS模型的发布，你的看法是？

参考链接：
[1] https://txsun1997.github.io/blogs/moss.html
[2] https://www.shobserver.com/staticsg/res/html/web/newsDetail.html?id=584634
[3] https://www.zhihu.com/question/585248111/answer/2903204899
[4] https://xpqiu.github.io/index.html

— 完 —

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