中国版ChatGPT「MOSS」服务器被挤爆复旦团队致歉：

　　2月20日，复旦大学邱锡鹏团队推出中国版ChatGPT「MOSS」。发布当晚，服务器被挤爆。2月21日，复旦MOSS团队致歉，称模型还不成熟。

　　ChatGPT自发布以来，已经收获了全球巨大关注。尤其是在春节后，ChatGPT突然走红，许多网友开始期待中国版聊天机器人的诞生。

　　现在，这个愿望得以实现。复旦大学自然语言处理实验室表示，国内第一个对话式大型语言模型「MOSS」已由邱锡鹏教授团队发布至公开平台，邀公众参与内测。

　　MOSS可以执行一系列任务，如对话生成、编程、事实问答等。官网称，MOSS为生成的语言模型打开所有技术路径，以理解人类意图并具有对话能力。

　　团队负责人邱锡鹏表示：「尽管MOSS仍有很大的改进空间，但其推出证明，国内科研团队有能力在开发ChatGPT产品的道路上克服重要的技术挑战。」

　　据悉，MOSS研发项目得到了上海人工智能实验室的大力支持。后期，该项目将会通过开源方式，和行业人士与社区分享。

　　MOSS的回答语言流畅、逻辑清晰且观点正确。科研团队在演示时，用英文输入多个指令，展示了MOSS多轮交互、表格生成、代码生成和解释能力。

　　「告诉我5部科幻电影。」「生成一张展示这5部电影和导演的表格。」「增加一列表格，显示这些电影上映的时间。」在这个包含表格生成的多轮交互中，MOSS都顺利完成了任务。

　　由于ChatGPT并未开源，其技术解决方案的细节尚未披露，研究人员对此有很多猜测。一些专家认为，ChatGPT是一个复杂的组合系统，无法通过单一的生成语言模型实现。

　　作为自然语言处理专家，邱锡鹏近年来一直致力于研究具有多任务学习能力的一般模型。为了探索ChatGPT的技术路线并获得LLM研究的一手经验，他带领团队加快了MOSS的开发。

　　MOSS开发的基本步骤与ChatGPT相同，包括两个阶段：自然语言模型的基座训练和理解人类意图的对话能力训练。

　　在对话能力培训阶段，OpenAI收集了至少数十万条人工指令，要求各行各业的专业标注员编写指令回复，然后将其输入模型库，以帮助ChatGPT逐步理解各种指令。

　　复旦团队采用不同的技术路线，通过允许MOSS与人类和其他对话模式互动，并在短时间内高效完成对话能力培训，从而显著提高学习效率和研发效率。

　　预训练大语言模型的研发门槛很高，需要大量算力、训练语料和人工标注。在我国产业界，只有大型机构才有实力开发大模型。 MOSS开源后，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智能客服、智能家居、人工智能律师等各种垂直类产品。

　　推出伊始便开源代码，虽然可以提高数据收集和研发效率，但也不得不称为一个冒险的举动。然而，这也为未来企业的发展提供了一个新的思路：MaaS（基础模型服务）。

　　在未来，企业或许不需要在大模型领域「卷生卷死」，有了类似于MOSS的高质量LLM，企业只需对已经完备的模型进行微调，就能获得所需的品质良好的垂类产品。

　　尽管我们的对话模型和《流浪地球》中MOSS的能力不能相提并论，但就像过去NLP领域的其它优秀模型一样，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，我们在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，因此便使用了这样一个名称来指代我们的模型，以表示我们对最前沿AI模型的不懈追求。

　　事实上，用大IP给科研项目命名并不是什么新鲜事。ChatGPT基础技术之一的Transformer，其名称来源于大热电影《变形金刚》（Transformer）。

　　1. 上下文的能力是有的，但不确定能保留多少，毕竟展示出来的上下文对线. 文风很 AI，不过生成的内容不算长。即使是分 1、2、3、4 点回答的时候，句子也比较短。ChatGPT 一般会生成更长的展开。

　　4. 吸取 ChatGPT 和 NewBing 翻车的教训，在上线初期就套上了足够的道德枷锁。

　　知友「极智视界」表示，在AI领域，技术源于美国而盛行于世界，例如框架类的pytorch、tensorflow，目标检测算法YOLO以及造就ChatGPT的transformer。我们「对标」国外的技术，虽然赶超美国可能做不到，但是「对标」的过程一定会让国内的AI有一个快速的发展。

　　符合预期是因为近段时间以来也一直有国内版ChatGPT摩拳擦掌的消息，所以迟早都会来的；意外的是在当前这种强大的利益驱动下，研究机构居然还走到了大厂的前头。

　　知友「卜寒兮」表示，想研发出类ChatGPT的产品，需要一个团队能撬动各个方面的资源，还要有过硬的技术做支撑。

　　海量数据的语料库：ChatGPT背后的模型的GPT-3、GPT-3.5系列，初代的GPT-3是2020年发布的，这个模型有1750亿个参数，训练它所使用的语料库包含45TB的数据、约3000亿个单词

　　算力的支撑：训练chatGPT这样规模的LLM模型需要目前世界上最强大的GPU来满足算力要求而像NVIDIA Tesla A100这种最新的AI超级计算机芯片已经禁止对国内出售了。国内除了几家互联网大厂，很少有公司有实力能长期投入大量资金在算力上，更不要提校内的科研团队了，靠点科研经费可远远不够。

　　技术上的壁垒：GPT-3的初代版本在2020年就出现了，而到2022年11月首次推出ChatGPT产品，这期间花了三四年的时间迭代不同的版本。这是一个长期的过程asp学习，意味着花大量的时间找到关键的训练tricks，反复调参，在不同的训练集上反复训练、微调，并且还有找到合适的训练方法，才能迭代出一个优秀的版本

　　目前来看，还真的只有大公司才有能力做得出来。对于高校的科研团队，其优势在于技术和方法上的创新，所以还是要在这方面做更多功夫，为将来有一天该方向的发展做技术储备。

　　2月20日，就在MOSS模型公布的当晚，不少测试的网友发现，MOSS已经显示服务器流量过载，只能第二天再重试。

　　2月21日，复旦团队在MOSS官网发布公告称：首先非常感谢大家的关注!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。 我们最初的想法只是想将MOSS进行内测，以便我们可以进一步优化，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。 在 MOSS完成初步的验证之后，我们会将MOSS的经验、代码、模型参数开源出来供大家参考。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。asp代码编程工具有哪些功能和作用图片下载asp代码编程工具有哪些功能和作用图片视频