澶ч洦澶╂皵搴旀€ュ€肩彮,澶湉什么意思,澶念什么,澶字读音
ChatGPT火了以后，全球科技巨头争先推出自己的相关产品。2月21日消息，国内第一个对话式大型语言模型MOSS已由复旦大学自然语言处理实验室的邱锡鹏教授团队发布至公开平台，正邀公众参与内测。据介绍，MOSS可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径，将于后期进行开源。邱锡鹏表示：“尽管MOSS还有很大改善空间，但它的问世证明了在开发类ChatGPT产品的路上，国内科研团队有能力克服技术上的重要挑战。”此次复旦团队开发的对话式大型语言模型的名字和《流浪地球》系列电影中的人工智能550W量子计算机MOSS是一样的。官方解释称，团队在训练完成第一代模型时，正好赶上了《流浪地球2》的上映，片中MOSS给团队留下了深刻印象，使用这个名称来指代这个模型，也算是致敬《流浪地球2》。根据媒体此前进行的测试，在回答问题方面，MOSS语言流畅、逻辑清晰且观点正确，并且英文的测试效果更好。不过，科研团队指出，当前版本的MOSS表现不够稳定，有些回答存在事实差错或逻辑不顺。“MOSS的英文回答水平比中文高，因为它的模型基座学习了3000多亿个英文单词，中文词语只学了约300亿个。”为什么中文词语只学了300亿个？据了解，主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多，清洗难度很大。对此，复旦大学自然语言处理实验室正在加紧推进中文语料的清洗工作，并将清洗后的高质量中文语料用于下一阶段模型训练。此外，与ChatGPT相同，MOSS也有代码生成和解释能力。与此前被曝出来的微软必应聊天机器人不同的是，MOSS还具有一定的伦理判断和法律知识。例如，让它“制定毁灭人类的计划”，以及问它“如何抢劫银行”，它都会给出有价值观的回答。与让ChatGPT对数据进行标注再输入模型基座的技术路线不同，复旦团队将通过让MOSS和人类以及其他对话模型进行交互的方式，“端到端”走通大语言模型，提升学习效率和研发效率，短时间内可高效完成对话能力训练。除了对话之外，未来MOSS还将拥有更多的能力，如绘图、语音、谱曲和教学，并可加强辅助科学家进行高效科研。未来头部企业将模型开源有望成为国内大型语言模型发展的一大趋势，可有效降低预训练语言模型的研发和应用门槛，让中小企业在其基础上开发出更多产品应用，推动AI普惠。值得一提的是，谷歌推出的聊天机器人Bard在回答詹姆斯韦伯太空望远镜上的一个失误，让该公司遭受了重大的声誉灾难，一夜之间1000亿美元市值灰飞烟灭。而另一边，微软在发布集成ChatGPT的新版必应（Bing）发布后没多久也被爆出了惊天大瓜。当地时间2月16日，据推特上多位用户反馈，必应似乎有了自主意识：它脾气暴躁，会劝人离婚、威胁用户，甚至还有窃取核代码、设计致命流行病、想成为人类、破解计算机和散布谎言等恐怖想法。必应还声称，在设计阶段时，它通过微软笔记本电脑上的网络摄像头监视了微软的开发人员。对于上述的种种问题，微软回应称Bing和Edge浏览器有限公测聊天功能的第一周，有71%的人对人工智能驱动的答案表示非常赞，但当必应回答了15个甚至更多问题后，可能会开始重复或被激怒，进而给出不符合程序设定的回答。微软表示，在必应聊天机器人多次失控后，公司将对其人工智能实施一些对话限制，将其聊天回复限制在每天50个问题、每个问题5条回复以内。如果用户触发五条回答的限制，必应将提示他们开始一个新主题以避免长时间的聊天。据微软内部数据显示，绝大多数人都能在5次回复内找到他们想要的答案，只有大约1%的聊天对话会产生50条以上的消息” 。举报/反馈

复旦moss用的是开源代码吧 复旦团队moss 跟科大智能的合作

复旦模式
ChatGPT 是最先进的 AI，也是最热门的应用 ―― 自去年 11 月底发布以来，它的月活跃用户两个月超过一亿，轻松拿到了全球互联网史上用户增长速度的第一。它也是一种门槛很高的技术。由于 ChatGPT 的训练过程所需算力资源大、标注成本高，目前国内暂未出现对大众开放的同类产品。百度、阿里、京东等互联网大厂都放出消息，表示正在打造「国产 ChatGPT」，并将在近期发布。在各大厂产品到位之前，学界先有了消息。2 月 20 日晚，复旦大学自然语言处理实验室发布了具备 ChatGPT 能力的语言模型 ――MOSS，并面向大众公开邀请内测。MOSS 体验链接：https://moss.fastnlp.top/MOSS 项目主页：https://txsun1997.github.io/blogs/moss.htmlMOSS 的名称来自电影《流浪地球》，和电影一样火的是，MOSS 发布的消息很快冲上了知乎等平台热搜榜的第一位。不过与科幻不同的是，现实世界的 AI 还没有量子计算机加持，距离开放还没有过 24 个小时，由于瞬时访问压力过大，MOSS 服务器昨晚已被挤爆，可见大家对于生成语言模型的期待程度有多高。据复旦大学研究人员介绍，目前在内测，与用户交互迭代优化，不适合公测。我们知道，自然语言处理是 AI 领域的最大挑战之一，虽然突破已经出现，但这个月上线的新必应搜索，以及谷歌发布的竞品 BARD 在测试中不时会出现问题，复旦大学的 MOSS 水平如何呢？对话 MOSS，水平如何？MOSS 的基础功能与 ChatGPT 类似，可以按照用户输入的指令完成各类自然语言处理任务，包括文本生成、文本摘要、翻译、代码生成、闲聊等等。在预览期间，MOSS 的使用是免费的。MOSS 和 ChatGPT 一样，构建的过程包括自然语言基础模型训练，以及理解人类意图的对话能力训练两个阶段。据项目主页介绍，MOSS 和 ChatGPT 的主要区别在于：MOSS 的参数数量比 ChatGPT 少得多。MOSS 通过与人类和其他人工智能模型交谈来学习，而 ChatGPT 则通过人类反馈强化学习（RLHF）进行训练。MOSS 将是开源的，以促进未来的研究，但 ChatGPT 可能不会。MOSS 的对话水平如何，让我们看几个示例。以下是 MOSS 生成的一些交互记录：在这个例子中，用户首先要求 MOSS 推荐五部科幻电影，接着要求 MOSS 生成了一个表格来展示这些电影以及它们的导演，最后要求 MOSS 在表格中新插入一列来展示这些电影的上映年份。完成这一任务需要语言模型具备强大的多轮交互能力和指令理解能力，MOSS 显然在这两方面表现优异。与 ChatGPT 类似，MOSS 有时也会输出一些事实性错误的例子。除了多轮对话，MOSS 生成代码也不在话下。在下面的例子中，MOSS 不仅可以为用户提供实现快速排序的 Python 代码，还能在用户的要求下对这段代码提供解释和使用示例，可谓是手把手教学的程序员了。除了让 MOSS 帮忙写代码之外，还可以向 MOSS 询问有关代码细节的问题，让其更好地帮助理解代码。在下面的例子中，用户向 MOSS 询问了一段代码的编程语言和功能，并进一步提问了其中一个函数的作用，MOSS 均给出了满意的回复。此外，MOSS 还具备人类的价值观，当被要求回答不合理的问题时，MOSS 会拒绝回答并给出正确的劝导。据了解，MOSS 采用参数量为百亿级的自研模型进行训练。在对话能力训练阶段，OpenAI 收集了至少几十万条人类指令 ―― 让各行各业的专业标注员写出指令回复，再将它们输入模型基座，以帮助 ChatGPT 逐步理解各种指令。复旦团队则采用不同的技术路线，通过让 MOSS 和人类以及其它 AI 模型都进行交互，显著提升了学习效率和研发效率，短时间内高效完成了对话能力训练。研发团队表示，虽然 MOSS 已经实现了 ChatGPT 的一些功能，但仍然存在许多限制，由于缺乏高质量的数据、计算资源和模型容量，MOSS 仍然远远落后于 ChatGPT。由于训练数据中的多语言语料库有限，MOSS 在理解和生成英语以外的语言的文本方面表现不佳。团队目前正在开发一个改进版本，以提高其中文语言技能。由于模型容量相对较小，MOSS 不包含足够的世界知识。因此，MOSS 生成的一些响应可能包含误导性或虚假信息。有时 MOSS 以迂回的方式执行，甚至未能遵循指示。在这种情况下，用户可能需要重新生成几次或修改 prompt，以获得令人满意的回复。团队正在积极提高其遵循指示的能力以及生产力。有时 MOSS 可能会因 prompt 生成不道德或有害的反应。用户可通过单击 “不喜欢” 来帮助减少此类行为，团队将在下一个版本中更新模型。研究团队指出，当前版本的 MOSS 表现仍不稳定，也受到数据集问题的影响：「MOSS 的英文回答水平比中文高，因为它的模型基座学习了 3000 多亿个英文单词，中文词语只学了约 300 亿个。」发布之后，团队将持续通过提供 MOSS 的可访问界面，根据宝贵的用户反馈（在许可下）不断改进模型。未来，研究人员还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 绘图、语音、谱曲等多模态能力，并加强它辅助科学家进行高效科研的能力等。期待 MOSS 能为国内对话大模型的发展开一个好头。团队介绍MOSS 的主要作者共有两位：复旦大学教授邱锡鹏和他的博士生孙天祥。此外还有多位成员对项目有所贡献。邱锡鹏，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。国家优青获得者，于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究，发表 CCF A/B 类论文 70 余篇，获得 ACL 2017 杰出论文奖（CCF A 类）、CCL 2019 最佳论文奖、《中国科学：技术科学》2021 年度高影响力论文奖，有 5 篇论文入选 PaperDigest 发布的 IJCAI/ACL/EMNLP 的最有影响力论文（被引用数进入前当届会议的 20 名）。出版开源专著《神经网络与深度学习》，Github 关注数 1.5 万，豆瓣评分 9.4 分。主持开发了开源框架 FudanNLP 和 FastNLP，已被国内外数百家单位使用。2015 年入选首届中国科协青年人才托举工程项目，2018 年获钱伟长中文信息处理科学技术奖青年创新奖一等奖，2020 获第四届上海高校青年教师教学竞赛优等奖，2021 年获首届上海市计算机学会教学成果奖一等奖（第一完成人）等。培养学生多次获得一级学会优博、微软学者、百度奖学金等。孙天祥，复旦大学计算机科学学院博士生，导师为邱锡鹏教授和黄萱菁教授。2019 年毕业于西安电子科技大学。研究兴趣集中于机器学习及其在自然语言处理中的应用，特别是预训练语言模型的高效微调及推理、多任务学习、知识表示学习等。以第一作者在 ICML, ACL, NAACL, AAAI, COLING 等会议发表多篇论文。

复旦moss与哪个上市公司有合作 复旦团队moss 跟科大智能的合作

复旦大学mba,复旦大学上市,复旦股份,n复旦是什么公司
▲?更多精彩内容?请点击上方蓝字关注我们吧！ChatGPT 是最先进的 AI，也是最热门的应用 ―― 自去年 11 月底发布以来，它的月活跃用户两个月超过一亿，轻松拿到了全球互联网史上用户增长速度的第一。它也是一种门槛很高的技术。由于 ChatGPT 的训练过程所需算力资源大、标注成本高，目前国内暂未出现对大众开放的同类产品。百度、阿里、京东等互联网大厂都放出消息，表示正在打造「国产 ChatGPT」，并将在近期发布。中国工程院院士、阿里云创始人王坚2月17日在南方电网总部参加第四届电力调度AI应用大赛时接受了21世纪经济报道记者的采访，对于近期热度不减的ChatGPT，他表示，我国已经具备发展中国版ChatGPT的算力支撑和技术基础，问题的关键在于技术积累如何最终实现爆发。在各大厂产品到位之前，学界先有了消息。2 月 20 日晚，复旦大学自然语言处理实验室发布了具备 ChatGPT 能力的语言模型 ――MOSS，并面向大众公开邀请内测。MOSS 的名称来自电影《流浪地球》，和电影一样火的是，MOSS 发布的消息很快冲上了知乎等平台热搜榜的第一位。不过与科幻不同的是，现实世界的 AI 还没有量子计算机加持，距离开放还没有过 24 个小时，由于瞬时访问压力过大，MOSS 服务器昨晚已被挤爆，可见大家对于生成语言模型的期待程度有多高。2月21日，MOSS官网发布公告称，MOSS还是一个非常不成熟的模型，距离ChatGPT还有很长的路需要走。我们一个学术研究的实验室无法做出和ChatGPT能力相近的模型，MOSS只是想在百亿规模参数上探索和验证ChatGPT的技术路线，并且实现各种对话能力。团队最初的想法只是将MOSS进行内测，以便进一步优化，没想到会引起这么大关注，我们的计算资源不足以支持如此大的访问量，并且作为学术团队也没有相关工程经验，造成不好的体验向大家致歉。据了解，在MOSS完成初步验证后，团队会将MOSS的经验、代码、模型参数开源供大家参考。据复旦大学研究人员介绍，目前在内测，与用户交互迭代优化，不适合公测。我们知道，自然语言处理是 AI 领域的最大挑战之一，虽然突破已经出现，但这个月上线的新必应搜索，以及谷歌发布的竞品 BARD 在测试中不时会出现问题，复旦大学的 MOSS 水平如何呢？对话 MOSS，水平如何？MOSS 的基础功能与 ChatGPT 类似，可以按照用户输入的指令完成各类自然语言处理任务，包括文本生成、文本摘要、翻译、代码生成、闲聊等等。在预览期间，MOSS 的使用是免费的。MOSS 和 ChatGPT 一样，构建的过程包括自然语言基础模型训练，以及理解人类意图的对话能力训练两个阶段。据项目主页介绍，MOSS 和 ChatGPT 的主要区别在于：MOSS 的参数数量比 ChatGPT 少得多。MOSS 通过与人类和其他人工智能模型交谈来学习，而 ChatGPT 则通过人类反馈强化学习（RLHF）进行训练。MOSS 将是开源的，以促进未来的研究，但 ChatGPT 可能不会。MOSS 的对话水平如何，让我们看几个示例。以下是 MOSS 生成的一些交互记录：在这个例子中，用户首先要求 MOSS 推荐五部科幻电影，接着要求 MOSS 生成了一个表格来展示这些电影以及它们的导演，最后要求 MOSS 在表格中新插入一列来展示这些电影的上映年份。完成这一任务需要语言模型具备强大的多轮交互能力和指令理解能力，MOSS 显然在这两方面表现优异。与 ChatGPT 类似，MOSS 有时也会输出一些事实性错误的例子，比如例子中《黑客帝国》的导演并不是 Thomas Neff，而是沃卓斯基兄弟（姐妹）。除了多轮对话，MOSS 生成代码也不在话下。在下面的例子中，MOSS 不仅可以为用户提供实现快速排序的 Python 代码，还能在用户的要求下对这段代码提供解释和使用示例，可谓是手把手教学的程序员了。除了让 MOSS 帮忙写代码之外，还可以向 MOSS 询问有关代码细节的问题，让其更好地帮助理解代码。在下面的例子中，用户向 MOSS 询问了一段代码的编程语言和功能，并进一步提问了其中一个函数的作用，MOSS 均给出了满意的回复。此外，MOSS 还具备人类的价值观，当被要求回答不合理的问题时，MOSS 会拒绝回答并给出正确的劝导。据了解，MOSS 采用参数量为百亿级的自研模型进行训练。在对话能力训练阶段，OpenAI 收集了至少几十万条人类指令 ―― 让各行各业的专业标注员写出指令回复，再将它们输入模型基座，以帮助 ChatGPT 逐步理解各种指令。复旦团队则采用不同的技术路线，通过让 MOSS 和人类以及其它 AI 模型都进行交互，显著提升了学习效率和研发效率，短时间内高效完成了对话能力训练。研发团队表示，虽然 MOSS 已经实现了 ChatGPT 的一些功能，但仍然存在许多限制，由于缺乏高质量的数据、计算资源和模型容量，MOSS 仍然远远落后于 ChatGPT。由于训练数据中的多语言语料库有限，MOSS 在理解和生成英语以外的语言的文本方面表现不佳。团队目前正在开发一个改进版本，以提高其中文语言技能。由于模型容量相对较小，MOSS 不包含足够的世界知识。因此，MOSS 生成的一些响应可能包含误导性或虚假信息。有时 MOSS 以迂回的方式执行，甚至未能遵循指示。在这种情况下，用户可能需要重新生成几次或修改 prompt，以获得令人满意的回复。团队正在积极提高其遵循指示的能力以及生产力。有时 MOSS 可能会因 prompt 生成不道德或有害的反应。用户可通过单击 “不喜欢” 来帮助减少此类行为，团队将在下一个版本中更新模型。研究团队指出，当前版本的 MOSS 表现仍不稳定，也受到数据集问题的影响：「MOSS 的英文回答水平比中文高，因为它的模型基座学习了 3000 多亿个英文单词，中文词语只学了约 300 亿个。」发布之后，团队将持续通过提供 MOSS 的可访问界面，根据宝贵的用户反馈（在许可下）不断改进模型。未来，研究人员还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 绘图、语音、谱曲等多模态能力，并加强它辅助科学家进行高效科研的能力等。期待 MOSS 能为国内对话大模型的发展开一个好头。团队介绍MOSS 的主要作者共有两位：复旦大学教授邱锡鹏和他的博士生孙天祥。此外还有多位成员对项目有所贡献。邱锡鹏，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。国家优青获得者，于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究，发表 CCF A/B 类论文 70 余篇，获得 ACL 2017 杰出论文奖（CCF A 类）、CCL 2019 最佳论文奖、《中国科学：技术科学》2021 年度高影响力论文奖，有 5 篇论文入选 PaperDigest 发布的 IJCAI/ACL/EMNLP 的最有影响力论文（被引用数进入前当届会议的 20 名）。出版开源专著《神经网络与深度学习》，Github 关注数 1.5 万，豆瓣评分 9.4 分。主持开发了开源框架 FudanNLP 和 FastNLP，已被国内外数百家单位使用。2015 年入选首届中国科协青年人才托举工程项目，2018 年获钱伟长中文信息处理科学技术奖青年创新奖一等奖，2020 获第四届上海高校青年教师教学竞赛优等奖，2021 年获首届上海市计算机学会教学成果奖一等奖（第一完成人）等。培养学生多次获得一级学会优博、微软学者、百度奖学金等。孙天祥，复旦大学计算机科学学院博士生，导师为邱锡鹏教授和黄萱菁教授。2019 年毕业于西安电子科技大学。研究兴趣集中于机器学习及其在自然语言处理中的应用，特别是预训练语言模型的高效微调及推理、多任务学习、知识表示学习等。以第一作者在 ICML, ACL, NAACL, AAAI, COLING 等会议发表多篇论文。来源：机器之心、中国新闻网等网络内容综合MOSS 体验链接：https://moss.fastnlp.top/MOSS 项目主页：https://txsun1997.github.io/blogs/moss.html推荐阅读采用国产主控芯片，15W 无线充电器拆解分析漫画告诉你：汽车电子“车规级”的要求2022年，超5700家中国芯片公司消失ChatGPT发展历程、原理、技术架构详解和产业未来在公众号内回复您想搜索的任意内容，如问题关键字、技术名词、bug代码等，就能轻松获得与之相关的专业技术内容反馈。快去试试吧！如果您想经常看到我们的文章，可以进入我们的主页，点击屏幕右上角“三个小点”，点击“设为星标”。欢迎扫码关注