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    被網(wǎng)友擠崩了!復(fù)旦MOSS團(tuán)隊回應(yīng)體驗“非常不好”,解釋名稱源于《流浪地球》

    杏彩體育2年前 (2023-02-22)籃球資訊142

    每經(jīng)編輯 畢陸名

    2月20日,復(fù)旦團(tuán)隊發(fā)布國內(nèi)首個類ChatGPT模型MOSS,復(fù)旦MOSS公開后,引起不少網(wǎng)友關(guān)注,由于瞬時訪問壓力過大,MOSS服務(wù)器昨晚還被網(wǎng)友擠崩潰了。

    2月21日,MOSS官網(wǎng)發(fā)布公告稱,MOSS還是一個非常不成熟的模型,距離ChatGPT還有很長的路需要走。我們一個學(xué)術(shù)研究的實驗室無法做出和ChatGPT能力相近的模型,MOSS只是想在百億規(guī)模參數(shù)上探索和驗證ChatGPT的技術(shù)路線,并且實現(xiàn)各種對話能力?!拔覀冏畛醯南敕ㄖ皇窍雽OSS進(jìn)行內(nèi)測,以便我們可以進(jìn)一步優(yōu)化,沒有想到會引起這么大的關(guān)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(xué)術(shù)團(tuán)隊我們也沒有相關(guān)的工程經(jīng)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。”公告還解釋名稱源于《流浪地球》。據(jù)了解,在MOSS完成初步驗證后,團(tuán)隊會將MOSS的經(jīng)驗、代碼、模型參數(shù)開源供大家參考。

    根據(jù)復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院官網(wǎng)的介紹,邱錫鵬教授于復(fù)旦大學(xué)獲得理學(xué)學(xué)士和博士學(xué)位。研究方向為自然語言處理、深度學(xué)習(xí),發(fā)表CCF-A/B類論文70余篇。主持開發(fā)了開源自然語言處理工具FudanNLP、FastNLP,獲得了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛使用。指導(dǎo)學(xué)生多次獲得中國人工智能學(xué)會優(yōu)博、中國中文信息學(xué)會優(yōu)博、微軟學(xué)者、百度獎學(xué)金、上海市計算機學(xué)會優(yōu)博等。

    邱錫鵬的研究方向是,圍繞自然語言處理的機器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建、學(xué)習(xí)算法和下游任務(wù)應(yīng)用,包括:自然語言表示學(xué)習(xí)、預(yù)訓(xùn)練模型、信息抽取、中文NLP、開源NLP系統(tǒng)、可信NLP技術(shù)、對話系統(tǒng)等。

    邱錫鵬的知乎賬號顯示,他于2月21日凌晨關(guān)注了問題“復(fù)旦團(tuán)隊發(fā)布國內(nèi)首個類ChatGPT模型MOSS,將為國內(nèi)大語言模型的探索和應(yīng)用帶來哪些影響?”,但未做任何回復(fù)。

    圖片來源:平臺截圖

    2月20日,據(jù)上觀新聞記者從復(fù)旦大學(xué)自然語言處理實驗室獲悉,國內(nèi)第一個對話式大型語言模型MOSS已由邱錫鵬教授團(tuán)隊發(fā)布至公開平臺(https://moss.fastnlp.top/),邀公眾參與內(nèi)測。

    MOSS可執(zhí)行對話生成、編程、事實問答等一系列任務(wù),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(shù)路徑。這條路徑的走通,為國內(nèi)學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界提供了重要經(jīng)驗,將助力大語言模型的進(jìn)一步探索和應(yīng)用。

    邱錫鵬表示:“盡管MOSS還有很大改善空間,但它的問世證明了在開發(fā)類ChatGPT產(chǎn)品的路上,國內(nèi)科研團(tuán)隊有能力克服技術(shù)上的重要挑戰(zhàn)?!盡OSS研發(fā)項目得到了上海人工智能實驗室的有力支持。后期,這項工作將通過開源方式和業(yè)界社區(qū)分享。

    據(jù)悉,MOSS開發(fā)的基本步驟與ChatGPT一樣,包括自然語言模型的基座訓(xùn)練、理解人類意圖的對話能力訓(xùn)練兩個階段。邱錫鵬坦言:“MOSS與ChatGPT的差距主要在自然語言模型基座預(yù)訓(xùn)練這個階段。MOSS的參數(shù)量比ChatGPT小一個數(shù)量級,在任務(wù)完成度和知識儲備量上,還有很大提升空間。”

    據(jù)介紹這款人工智能助手已進(jìn)入內(nèi)測階段,內(nèi)測將在用戶許可的情況下獲取數(shù)據(jù),還將收集用戶的反饋意見,期待借此大幅增強MOSS對話能力。

    每日經(jīng)濟新聞綜合上觀新聞、MOSS官網(wǎng)

    封面圖片來源:視覺中國

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