MOSS系统负责人邱锡鹏：最新MOSS已超越ChatGPT，致力于预防“有害道德”

MOSS系统负责人邱锡鹏指出，当前的MOSS已具备强大的中文处理能力，可以轻松超越ChatGPT。通过运用相关工具，MOSS能够为用户带来便捷服务，同时在防止“不良道德行为”方面取得了显著成果。

著名计算机科学家邱锡鹏指出，虽然通用大模型在计算能力上有了显著的提升，但在可信性、安全性和逻辑性等关键领域仍面临诸多挑战。其中，诸多科学问题尚未得到解决，这要求我国的研究团队发挥重要作用，开展重大科研攻关。

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在2023年7月7日的世界里人工智能大会上，复旦大学计算机科学技术学院的邱锡鹏教授，作为MOSS系统的负责人，发表了精彩的演讲。

在今年的2月份，我国首个具有强大对话能力的语言模型MOSS正式亮相，并在复旦大学计算机科学技术学院的推动下，持续不断地进行优化升级。邱锡鹏教授，作为MOSS的负责人，在最近的世界人工智能大会上透露，经过多次改进的MOSS已经在中文处理能力上超越了国际知名的大语言模型ChatGPT。

邱锡鹏在演讲中指出，MOSS具有强大的功能，能够为用户提供全方位的帮助。尽管MOSS本身并不具备绘画技能，但它却能利用文字生成图片的插件来实现图形的呈现。此外，在算术运算方面，MOSS同样表现出色，它可以调用计算器和解方程器等工具来处理复杂的数学问题。当用户向MOSS咨询未曾在知识库中找到的实时信息时，MOSS便会发挥其搜索技能，调用搜索引擎来获取所需的信息。然后，根据搜索结果，MOSS会进一步为用户提供详细的解答，例如每日抓取新闻，并为用户整理新闻链接及内容，以便用户更方便地阅读和了解。总之，邱锡鹏在演讲中对MOSS的功能给予了高度评价，并相信它将在未来的发展中继续为人们提供更多实用的帮助。

在MOSS发布之后，我们的团队将注意力的一部分转移到了如何提高用户使用工具的能力上。为了实现这一目标，我们在今年四月份推出了MOSS的开源插件版，名为MOSS-Plugin。邱锡鹏表示：“作为一种与外界互动的重要方式，插件功能在未来将会变得越来越重要。”

值得一提的是，MOSS在预防“有害道德”方面也做了很多优化。“对于违背道德的问题，MOSS会避免回答，我们通过优化让MOSS具有非常强的道德感。”邱锡鹏同时表示，MOSS还可以进行角色扮演，实现个性化上的优化。

此外，邱锡鹏表示，现在所谓的大型语言模型成本高，主要是集中在第一阶段，即预训练（Pretraining）。“我们的大模型不是大公司才能玩得起，以后高校、普通爱好者和学生都可以玩大模型。” 邱锡鹏指出，后面阶段的成本相对来说并不是特别高，例如预训练后的监督微调、迭代优化、推理部署、模型评测等阶段。但这些阶段才是真正的挑战，“前面的预训练阶段并不适合所有人来研究，但是后面有非常多的科学问题需要我们进一步研究。”

大模型仅仅只是工程问题，高校和学术团体做大模型没有意义？邱锡鹏并不这么认为。公司投入金钱与工程师来推进工程的确重要，但大模型如果仅仅靠公司是没办法真正做好的。“大模型里有非常多的科学问题需要广大研究者参与。如果离开了学术团队，大模型可能会缺少非常多的理论和技术支撑。”

邱锡鹏进一步指出，“通用大模型除了算力需求大以外，目前依然在可信性、安全性、逻辑性等方面存在许多挑战，这里面有非常多的科学问题并没有被解决，比如智能如何涌现、复杂推理如何实现、高效架构、学习策略，以及如何做更好的知识融合，这些都需要高校研究团队进行重大科研攻关。”

复旦团队将围绕MOSS持续开展大模型其他方面的研究，包括能力强化、知识对齐、模态融合和开源开放，进一步迈向通用人工智能。

邱锡鹏在论坛中还介绍了正在建设中的开源语言模型平台OpenLMLab，该平台的下层将对接国产通用框架和预训练模型库，而上层会面向大模型生态方面的应用。

据介绍，OpenLMLab集对话模型、模型微调、模型对比和模型评测等领域于一体。MOSS是该开源平台的对话模型，而COLLiE是模型微调的工具库，将来会进行强化学习迭代。此外，该平台支持AI生成文本检测软件Sniffer和快速对比多个对话大模型效果的工具ChatZoo。

邱锡鹏在演讲结尾还介绍了一款名为Gaokao的工具，基于高考题目进行模型评测。“我们认为，现在有许多大模型的榜单都不太全面或权威，然而人类的考试是非常全面和权威的，例如高考。基于它，我们可以评测各种大模型的能力。高考的题目还有另一个好处，由于每年高考题目都会更新，基本上大模型不太会存在刷题的嫌疑，因此每年都可以有新题目来比较不同的大模型。”