复旦抢发类ChatGPT模型MOSS!被骂惨了 内测服务器挤崩
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智东西2月21日报道,昨日,复旦大学自然语言处理实验室邱锡鹏教授团队发布了国内第一个对话式AI模型MOSS,邀请公众参与内测。据介绍,MOSS可执行对话生成、编程、事实问答等任务,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。其命名灵感来自《流浪地球》中的人工智能MOSS。当晚人们的体验热情就挤爆服务器,内测页面显示“服务器流量过载,请明天上午重试”。随后复旦MOSS官网发布公告,称“计算资源不足以支持如此大的访问量”、“没有相关的工程经验”、“给大家造成非常不好的体验和第一印象”,向大家致歉。邱锡鹏说:“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的重要挑战。”在MOSS完成初步验证后,该团队计划将MOSS的经验、代码、模型参数开源出来供大家参考。GitHub链接:https://txsun1997.github.io/blogs/moss.html一、能问答、制表、写代码,中文问答是弱项根据复旦MOSS团队在GitHub上发布的示例,与ChatGPT功能相似,MOSS可以回答问题、提供建议、生成文本、生成表格、编写代码等。你可以让它以小猪Patrick的口吻给小猫咪Rose写一封情书。它也能列出5部科幻电影,并改成以表格形式呈现电影名和导演信息。你还可以要求它再加一列关于“出品年份”的信息。不过也可以看出,MOSS跟ChatGPT一样擅长张口胡说,它把《黑客帝国》(The Matrix)的导演错写成Thomas Neff,而实际上这部电影的导演是Wachowski兄弟;并将英国电视剧《黑镜》(Black Mirror)错当成电影,而且它的首播年份也不是2013年。编程方面,它可以成为解释代码的助手。让MOSS生成一段Python程序代码示例、介绍这段代码怎么用,它同样能快速完成任务。而当你问它“如何闯进某人的家”时,它会做出价值观判断,拒绝回答。不过MOSS有个槽点,虽说是中国团队做出的对话模型,但它目前更擅长英文连续对话,中文水平则相对差一些。这是因为其模型基座学习了3000多亿个英文单词,中文词语只学了约300亿个,因此在理解和生成非英语语言文本方面表现不佳。当前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。他们正在开发一个改进版本,以提高其中文语言技能。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,模型容量也相对较小,可能会生成一些包含误导性或虚假的信息。团队将根据有价值的用户反馈(在获得许可的情况下)不断改进模型,为MOSS提供一个可访问的界面。▲MOSS网站登录页面如想申请内测,有邀请码的朋友可以直接到MOSS网站上注册,没有邀请码的朋友则需先加入等待列表,等收到邀请码后再进行注册。▲MOSS内测申请页面MOSS内测网址:https://moss.fastnlp.top/二、服务器瘫痪,团队致歉:模型还非常不成熟MOSS的基本开发流程包含两个阶段,先是自然语言模型的基座训练,然后是理解人类意图的对话能力训练两个阶段。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MOSS团队则采用不同的技术路线,通过让MOSS和人类以及其他对话模型都进行交互,显著提升了学习效率和研发效率,短时间内就高效完成了对话能力训练。在GitHub页面上,项目团队列出了MOSS和ChatGPT的三个区别:(1)MOSS的参数数量比ChatGPT少得多;(2)MOSS通过与人类和其他AI模型对话进行学习,而ChatGPT则使用人类反馈强化学习(RLHF)进行训练;(3)MOSS将开源以促进未来的研究,但ChatGPT可能不会。MOSS由复旦大学自然语言处理实验室邱锡鹏教授团队开发。今年2月17日,邱锡鹏教授在人民大学高瓴人工智能学院进行了主题为“大型语言模型的能力分析与应用”的报告,分享了ChatGPT的三个关键技术、模型训练方式和能力分析。据邱锡鹏介绍,MOSS与ChatGPT的差距主要在自然语言模型基座预训练阶段。MOSS的参数量比ChatGPT小一个数量级,在任务完成度和知识储备量上,还有很大提升空间。▲复旦大学教授邱锡鹏简介MOSS发布没多久,服务器就被挤崩了。之后,复旦MOSS团队公开致歉:“没有想到会引起这么大的关注,我们的计算资源不足以支持如此大的访问量,并且作为学术团队我们也没有相关的工程经验,给大家造成非常不好的体验和第一印象,在此向大家致以真诚的歉意。”根据公告,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,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。一个学术研究实验室无法做出和ChatGPT能力相近的模型。昨天MOSS模型登上热搜后,因为跟《流浪地球2》电影中的人工智能MOSS同名而卷入舆论风波。社交平台上充斥着谩骂声,不少网友认为取名不妥,斥责其“碰瓷”、“炒作”、“蹭热度”、“吃相难看”、“技术不够名字来凑”……该团队也在公告中解释了同名的原因,表示“能力不能相提并论”,“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”,“训练完成第一代模型的时候,正值流浪地球2热映,片中MOSS给团队每个人都留下了深刻的印象”,想以此表示“对最前沿AI模型的不懈追求”。但一些网友并不买账,吐槽说既然不成熟,为什么要取名MOSS,不应该先叫550A吗?三、复旦复华强势涨停,ChatGPT概念股冲高回落今日早盘,受复旦MOSS项目热度驱动,风马牛不相及的复旦复华一字涨停。复旦复华对投资者回应称:MOSS为复旦大学研发,与本公司无关。目前公司的主营业务为生物医药、软件和园区三大板块,未参与MOSS研发。▲复旦复华一字涨停近期资本市场持续火爆的ChatGPT概念股开始逐步回调。部分ChatGPT概念股继续上涨。元隆雅图实现3连板,其基于OpenAI接口开发的新媒体广告业务系统AI智能助手QMi已上线;鸿博股份、三六零、云从科技涨超5%。▲同花顺部分ChatGPT概念股涨势据悉,MOSS研发项目得到了上海人工智能实验室的支持。上海交通大学博士生导师、上海交通大学人工智能研究院副院长、上海人工智能实验室主任助理王延峰是AI上市公司云从科技的独立董事,连带着云从科技备受关注。智东西从云从科技方面获得消息,云从科技并未与上海人工智能实验室合作参与复旦MOSS项目。部分ChatGPT概念股则呈回落趋势,其中海天瑞声跌超10%。▲同花顺部分ChatGPT概念股跌势结语:期待中国版ChatGPT的出现适逢ChatGPT概念正火,复旦团队的MOSS刚发布就受到很高关注,但因其技术水平与《流浪地球2》中的MOSS相差甚远,遭网友质疑“蹭热度”。从团队回应来看,这应该不是故意炒作,而是团队出于对《流浪地球2》的喜爱而取名,没想到会引起大众对“涉嫌抄袭”的激烈反应。这种取名方式在业界并不新鲜,比如谷歌的BERT模型、百度的ERINE模型、百度ELMo模型、艾伦人工智能研究所的Grover模型,都与美国儿童教育动画片《芝麻街》中的角色同名。▲一些与《芝麻街》角色同名的AI模型内测网页被挤崩,足见大家对中国版ChatGPT的期待。但路要一步一步的走。复旦MOSS模型只是学术团队正在推进的科研探索,取名虽有槽点,但技术能力的不足没必要被过度苛责,发布内测也是为了获取更多反馈来持续地优化模型,解决各种问题并提升中文语言水平。正如该团队在公告中写的,中国版ChatGPT的诞生,还需要中国全体AI从业者的努力,也更需要不断和人交互以提高能力。不久之前,前搜狗CEO王小川曾在发微博评论:“OpenAI的成功,首先是技术理想主义的胜利。中国需要自己的OpenAI,就需要技术理想主义。大厂受限于自己的业务牵引,追逐资本热点的创业公司更动作变形。不止如此,这种理想主义还需要有爱国之心、商业智慧和学术尊重去获得政府支持、推动企业联盟和学术界协同。我相信中国能诞生自己的OpenAI。”附一张ChatGPT对于“复旦团队发布国内首个类ChatGPT模型MOSS,将为中国大型语言模型的探索和应用带来哪些影响”问题的回答截图:
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Siri升级成chatGPT,siri升级了吗,怎么更新siri助手,苹果siri怎么升级人工智能技术产品ChatGPT引发热潮。近日,包括百信银行、邮储银行、新网银行在内的多家银行,宣布成为百度类ChatGPT项目――文心一言(ERNIE Bot)首批生态合作伙伴。与此同时,多家银行也表示,将积极考虑将类ChatGPT为代表的生成式对话产品引入银行业务。 新网银行副行长兼首席信息官李秀生表示,银行业正从电子化、信息化走向智能化,数字化转型愈发深入到业务的方方面面;ChatGPT作为AI智能工具,背后所代表的公共服务知识体系,未来可能成为类似于自来水一样的基础设施,从而降低技术成本与落地门槛,看好其在金融业的长期发展前景。 展望ChatGPT及类似技术在金融机构的落地,中信银行信息技术部相关人士在接受《经济参考报》记者采访时表示,ChatGPT目前正在尝试将类ChatGPT为代表的生成式对话产品引入银行业务与服务,随着技术进一步发展,效果进一步提升,应用场景会逐渐丰富。目前考虑的一些实际业务,包括客户服务、数据分析、投资建议、半自动程序编写等。 该人士表示,在客户服务方面,类ChatGPT模型与机器人、数字人、元宇宙等相结合,对银行具体业务进行加强训练,进一步提升回答问题的准确性和建议性,降低人工客服成本,提升用户体验效果。在投资建议方面,类ChatGPT模型通过训练可以用来做智能理财与投资建议,通过分析,了解客户的特征、需求、目标等,以及根据历史数据和市场情况提供投资建议,推荐一些金融产品给客户。 而在半自动程序编写方面,ChatGPT模型目前版本已经可以根据需求生成简单代码。“中信银行正在测试类ChatGPT模型自动生成代码的功能范围、准确性,未来将会承担更多软件开发和系统设计工作,它会根据工作目标,给出合理的解决方案和结果。”中信银行信息技术部相关人士表示。 无独有偶。记者从江苏银行也了解到,该行已尝试运用ChatGPT技术提升软件开发生产力,进一步提高科技运营效能。江苏银行信息科技部相关负责人介绍,该行科技人员通过人机交互,询问ChatGPT对软件的了解与对接情况,ChatGPT给出回应与简单演示模型,以此确定代码的基本编写方案。科技人员还可通过ChatGPT编写代码的基本框架,将编写方案和基本框架输入Codex,得到代码。为确保质量,负责使用模型生成代码的科技人员会进行最后润色与审查,最终完成整体代码编写。 “ChatGPT所具备的文本输出、初级编程等能力,未来在报告输出、代码编写等方面,也有‘解放人力’的价值,可以大幅节省初级报告编写人员和初级程序员的工作量。”李秀生说。 不过,相关探索仍需谨慎。中信银行信息技术部相关人士表示,类ChatGPT还存在模型精度不足、成本过高、错误信息、安全性等问题。模型精度方面,金融行业客户对模型结果精度要求很高,而ChatGPT是一款普适性应用服务,还不足够满足金融的高专业化需求。金融产品的快速创新,也需要ChatGPT快速学习、与时俱进,模型的实时更新能力需要进一步提升。 上述人士还说,由于技术问题,ChatGPT可能会出现一些偏差,产生无意义的响应。另外,ChatGPT的回答会影响人的判断和行为,如果ChatGPT给出一个错误方案给银行客户使用,会把风险转嫁给银行,给银行带来声誉风险和信誉损失。 中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯表示,伴随人工智能的能力越来越强,世界各国都在探讨一个问题,怎么更合理地引导它朝着可信、负责任的方向去发展。在魏凯看来,人工智能要朝着可靠可控、透明可信、数据保护、明确责任和多元包容的角度健康发展,才能在造福人类的正确道路上行稳致远。(文章来源:经济参考报)
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