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【全球熱聞】復旦MOSS距離ChatGPT還有多遠？

來源：央廣網(wǎng) 時間：2023-02-23 07:57:59

◎侯樹文本報記者王春

最近上熱搜的MOSS，不是《流浪地球2》中量子計算機550W給自己起的新名字，而是復旦大學計算機科學技術學院教授邱錫鵬團隊最新發(fā)布的國內(nèi)第一個對話式大型語言模型，也被稱作中國版ChatGPT。

2月20日，MOSS悄然上線，邱錫鵬團隊發(fā)布至公開平臺(https://moss.fastnlp.top/)，邀公眾參與內(nèi)測。但是由于瞬時訪問火爆，計算資源無法支撐，內(nèi)測窗口已暫時關閉。

(資料圖片)

悄然上線，又匆匆關閉，MOSS這一“快閃”的舉動，讓它的亮相飽受爭議。

科技日報記者在瀏覽器上輸入公開平臺的網(wǎng)址，其中對MOSS這樣介紹：一種像ChatGPT的對話語言模型。MOSS能夠按照用戶的指示執(zhí)行各種自然語言任務，包括問答、生成文本、總結文本、生成代碼等。MOSS還能夠挑戰(zhàn)不正確的前提，并且拒絕不適當?shù)恼埱蟆?/p>

那么相對于美國OpenAI的ChatGPT，中國的MOSS有何特別之處呢？記者在主頁看到了這樣的介紹：MOSS和ChatGPT的區(qū)別——如MOSS的參數(shù)量比ChatGPT少得多；MOSS通過與人類和其他AI模型交談來學習，而ChatGPT是使用來自人類反饋的強化學習(RLHF)進行培訓；MOSS將是開源的，以促進未來的研究，但ChatGPT可能不是這樣。

據(jù)介紹，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練、理解人類意圖的對話能力訓練兩個階段。作為MOSS主要作者之一，邱錫鵬表示：“MOSS與ChatGPT的差距主要在自然語言模型基座預訓練這個階段。MOSS的參數(shù)量比ChatGPT小一個數(shù)量級，在任務完成度和知識儲備量上，還有很大提升空間。”

ChatGPT語言模型的參數(shù)量高達1750億，而在它問世前，世界上最大的語言模型是微軟開發(fā)的Turing-NLG，其參數(shù)量為170億。自去年11月30日正式發(fā)布以來，ChatGPT上線5天，注冊用戶就突破百萬。目前，其用戶規(guī)模已達到1億，成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展史上用戶增長最快的消費級應用。

在關閉內(nèi)測之后，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還有很長的路要走。“我們是一個進行學術研究的實驗室，無法做出和ChatGPT能力相近的模型。”科研團隊相關負責人指出，當前版本的MOSS表現(xiàn)不夠穩(wěn)定，部分回答或存在事實差錯、邏輯不順等問題。不僅如此，MOSS的英文回答水平較中文回答水平更高，這主要受到其模型基座的單詞收錄量影響，MOSS學習了3000多億個英文單詞，但中文詞語只學了約300億個。

復旦大學計算機科學技術學院教授張奇是推出MOSS的復旦大學NLP實驗室核心成員之一。對于ChatGPT背后模型所擁有的1750億的參數(shù)規(guī)模，他在一次公開討論中表示，學校這類機構很難去完成，目前百億級的規(guī)模都已經(jīng)非常困難。

按照ChatGPT目前開源的最簡單復現(xiàn)版本、最便宜模式去計算，要做到1750億的參數(shù)規(guī)模，需要大概6000萬元的硬件成本，同時運算3.5個月。這還是所有事情都做對的情況，如中間有參數(shù)調(diào)整，或者想加速訓練過程，就需要更高規(guī)模的投資。

歸根到底還是研發(fā)投入的問題。而除了學術界，國內(nèi)科技企業(yè)也紛紛摩拳擦掌開發(fā)自己的ChatGPT：原美團聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文近日明確表示，要“組隊擁抱新時代，打造中國OpenAI”；百度此前宣布將在3月上線百度版ChatGPT——文心一言(英文名為ERNIE Bot)；阿里達摩院正在研發(fā)類ChatGPT的對話機器人，目前已開放給公司內(nèi)員工測試；科大訊飛也表示，Al學習機將成為公司類ChatGPT技術率先落地的產(chǎn)品……

《科技日報》2023年2月23日第02版

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