使用联网插件时，第一次虽然不成功，但在重新尝试之后， MOSS给出了正确的答案。

MOSS的迭代过程

根据团队成员孙天详的介绍，目前开源的版本称为MOSS 003，而二月份公开邀测的版本为MOSS 002，一月份的内测版为OpenChat 001。

ChatGPT初问世时，大大冲击了国内NLP从业者。当时还没有开源平替LLaMA、Alpaca，而国内和ChatGPT显然有一到两年的差距。复旦团队的想法是，虽然没有算力，但可以试着构造数据。于是他们从OpenAI的论文附录里，扒了一些API收集到的user prompt，然后用类似Self-Instruct的思路，用text-da【【微信】】扩展出大约40万对话数据。然后在16B基座（CodeGen）上做了微调。微调后的OpenChat 001，已经具备了指令遵循能力和多轮能力，训练语料中虽然没有中文，却可以理解中文。

OpenChat 001的指令遵循能力

在001的基础上，团队加入了约300亿中文token，同时加入大量中英文【【微信】】, honesty, harmlessness对话数据。完成一些推理加速、模型部署、前后端工作后，MOSS 002在2月21日开放内测。此处，孙天胜特意针对「MOSS是蒸馏ChatGPT」、「基于LLaMA微调」等说法辟谣：截至MOSS 002训练完成时，gpt-3.5-turbo、LLaMA、Alpaca均未出现。

在开放内测后，复旦团队发现，真实中文世界的用户意图和OpenAI InstructGPT论文中给出的user prompt分布有较大差异。于是，便以这部分真实数据作为seed，重新生成了约110万常规对话数据，涵盖更细粒度的【【微信】】数据和更广泛的harmlessness数据。此外，团队还构造了约30万插件增强的对话数据，包含搜索引擎、文生图、计算器、方程求解等。以上数据将陆续完整开源。值得注意的是，由于模型参数量较小和自回归生成范式，MOSS仍然可能生成包含事实性错误的误导性回复，或包含偏见/歧视的有害内容。为此，团队特地提醒到：「请谨慎鉴别和使用MOSS生成的内容，并且不要将MOSS生成的有害内容传播至互联网。」

刚发布，就火了

「MOSS」当初掀起何等惊涛骇浪，大家都还记忆犹新。2月份伊始，国内各大厂纷纷开始拼大模型，谁都没想到，ChatGPT国内赛中首个拿出大模型的，竟然不是大厂，而是学界。2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室发布类ChatGPT模型MOSS的消息一竟公开，服务器立马被挤爆。并且很快就登顶了知乎热榜。作为一个「类ChatGPT模型」，MOSS在开发上确实采用了和ChatGPT类似的步骤。其中包括两个阶段：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。不过，具体的区别还是很明显的。首先，MOSS的参数数量比ChatGPT少很多。ChatGPT的参数有1750亿，而moss-moon系列模型的参数量是160亿。其次，ChatGPT训练时，用的人类反馈强化学习（RLHF），而MOSS的训练，靠的是与人类和其他AI模型交谈。还有一点，MOSS的开源会给开发者社区的研究做出贡献，而对于OpenAI不open，咱们是耳熟能详了。

开源清单

目前，团队已经上传了三个模型到Hugging Face：・ moss-moon-003-base：基座语言模型，具备较为丰富的中文知识。・ moss-moon-003-sft：基座模型在约110万多轮对话数据上微调得到，具有指令遵循能力、多轮对话能力、规避有害请求能力。・ moss-moon-003-sft-plugin：基座模型在约110万多轮对话数据和约30万插件增强的多轮对话数据上微调得到，在moss-moon-003-sft基础上还具备使用搜索引擎、文生图、计算器、解方程等四种插件的能力。下面三个模型，则会在近期进行开源：・ moss-moon-003-pm: 在基于moss-moon-003-sft收集到的偏好反馈数据上训练得到的偏好模型。・ moss-moon-003: 在moss-moon-003-sft基础上经过偏好模型moss-moon-003-pm训练得到的最终模型，具备更好的事实性和安全性以及更稳定的回复质量。・ moss-moon-003-plugin: 在moss-moon-003-sft-plugin基础上经过偏好模型moss-moon-003-pm训练得到的最终模型，具备更强的意图理解能力和插件使用能力。

・ moss-002-sft-data：MOSS-002所使用的多轮对话数据，覆盖有用性、忠实性、无害性三个层面，包含由text-da【【微信】】生成的约57万条英文对话和59万条中文对话。・ moss-003-sft-data：moss-moon-003-sft所使用的多轮对话数据，基于MOSS-002内测阶段采集的约10万用户输入数据和gpt-3.5-turbo构造而成，相比moss-002-sft-data，moss-003-sft-data更加符合真实用户意图分布，包含更细粒度的有用性类别标记、更广泛的无害性数据和更长对话轮数，约含110万条对话数据。目前仅开源少量示例数据，完整数据将在近期开源。复旦开源首个「中国版ChatGPT」MOSS！全新插件系统复旦大学开创人,复旦大学开放式课程,复旦创新学院,复旦大学是开放式的吗

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让一部分开发者看到未来

? 来自：新智元

【新智元导读】复旦NLP团队首次上线MOSS两个月后，他们遵照承诺，真的把MOSS开源了。同时，MOSS也成为了国内首个搭载插件系统的开源对话语言模型。

国内首个类ChatGPT模型MOSS，开源了！

这次，复旦团队的模型不仅更加成熟，而且还增加了「搜索引擎、计算器、解方程、文生图」等插件功能，既可在线体验，也支持本地部署――

在FP16精度下单张A100/A800或两张3090显卡就能运行，而在INT4/8精度下只需一张3090即可。（但还没放出）

目前，项目已在Github上收获了2.2k星。

MOSS升级版正式开源，搭载全新插件系统

当然，这次除了模型正式开源外，还有一个新的升级――「插件系统」。

还有一个比较有意思的功能就是，我们可以通过点击MOSS回复消息框右下角的小灯泡，来查看MOSS的「内心想法」。

根据介绍，moss-moon系列模型具有160亿参数，并且已经在1000亿中文token上进行了训练，总训练token数量达到7000亿，其中还包含约3000亿代码。

同时，在经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练之后，MOSS目前已经具备了多轮对话能力及使用多种插件的能力。

此外，团队还给MOSS增加了【【微信】】作为输出，帮助模型决定调用什么API、传入什么参数，以及帮助MOSS通过类似思维链的方式提升推理能力。

调用搜索引擎

解方程

生成图片

除了这些官方演示外，知名答主「段小草」也在第一时间进行了评测。

「段小草」表示，插件能力的激发需要分成两个步骤：

1. 触发正确的插件

2. 通过调用给出更准确的回答

然而，在实际的测试中，有时会出现插件不能触发，或者调用之后依然出错的情况，比较玄学。

目前可选的插件有下面这些。

Calculator：计算功能

如果MOSS显示了插件图表和计算公式，就说明它调用了响应插件。

E【【微信】】：求解方程

以经典的鸡兔同笼问题为例。开启「方程」插件时，有时成功有时失败。

在触发插件时，MOSS可以作答正确，表现还是很优异的。

但有时也会回答错误，比如下面这个例子，MOSS就把列方程和求解都做错了。

在未能触发插件时，MOSS也把题算错了。

Text-to-image：文生图

到了文生图部分，还是那道经典的考题：画个「车水马龙」。

MOSS画得很漂亮，但好像不太对的样子。

再来个「胸有成竹的男人」？

感觉MOSS有自己的想法，还不算错。

Web search：联网搜索

使用联网插件时，第一次虽然不成功，但在重新尝试之后， MOSS给出了正确的答案。

MOSS的迭代过程

根据团队成员孙天详的介绍，目前开源的版本称为MOSS 003，而二月份公开邀测的版本为MOSS 002，一月份的内测版为OpenChat 001。

ChatGPT初问世时，大大冲击了国内NLP从业者。当时还没有开源平替LLaMA、Alpaca，而国内和ChatGPT显然有一到两年的差距。

复旦团队的想法是，虽然没有算力，但可以试着构造数据。

于是他们从OpenAI的论文附录里，扒了一些API收集到的user prompt，然后用类似Self-Instruct的思路，用text-da【【微信】】扩展出大约40万对话数据。然后在16B基座（CodeGen）上做了微调。

微调后的OpenChat 001，已经具备了指令遵循能力和多轮能力，训练语料中虽然没有中文，却可以理解中文。

OpenChat 001的指令遵循能力

在001的基础上，团队加入了约300亿中文token，同时加入大量中英文【【微信】】, honesty, harmlessness对话数据。完成一些推理加速、模型部署、前后端工作后，MOSS 002在2月21日开放内测。

此处，孙天胜特意针对「MOSS是蒸馏ChatGPT」、「基于LLaMA微调」等说法辟谣：截至MOSS 002训练完成时，gpt-3.5-turbo、LLaMA、Alpaca均未出现。

在开放内测后，复旦团队发现，真实中文世界的用户意图和OpenAI InstructGPT论文中给出的user prompt分布有较大差异。

于是，便以这部分真实数据作为seed，重新生成了约110万常规对话数据，涵盖更细粒度的【【微信】】数据和更广泛的harmlessness数据。

此外，团队还构造了约30万插件增强的对话数据，包含搜索引擎、文生图、计算器、方程求解等。以上数据将陆续完整开源。

值得注意的是，由于模型参数量较小和自回归生成范式，MOSS仍然可能生成包含事实性错误的误导性回复，或包含偏见/歧视的有害内容。

为此，团队特地提醒到：「请谨慎鉴别和使用MOSS生成的内容，并且不要将MOSS生成的有害内容传播至互联网。」

刚发布，就火了

「MOSS」当初掀起何等惊涛骇浪，大家都还记忆犹新。

2月份伊始，国内各大厂纷纷开始拼大模型，谁都没想到，ChatGPT国内赛中首个拿出大模型的，竟然不是大厂，而是学界。

2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室发布类ChatGPT模型MOSS的消息一竟公开，服务器立马被挤爆。并且很快就登顶了知乎热榜。

作为一个「类ChatGPT模型」，MOSS在开发上确实采用了和ChatGPT类似的步骤。其中包括两个阶段：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。

不过，具体的区别还是很明显的。

首先，MOSS的参数数量比ChatGPT少很多。ChatGPT的参数有1750亿，而moss-moon系列模型的参数量是160亿。

其次，ChatGPT训练时，用的人类反馈强化学习（RLHF），而MOSS的训练，靠的是与人类和其他AI模型交谈。

还有一点，MOSS的开源会给开发者社区的研究做出贡献，而对于OpenAI不open，咱们是耳熟能详了。

开源清单

目前，团队已经上传了三个模型到Hugging Face：

・ moss-moon-003-base：基座语言模型，具备较为丰富的中文知识。

・ moss-moon-003-sft：基座模型在约110万多轮对话数据上微调得到，具有指令遵循能力、多轮对话能力、规避有害请求能力。

・ moss-moon-003-sft-plugin：基座模型在约110万多轮对话数据和约30万插件增强的多轮对话数据上微调得到，在moss-moon-003-sft基础上还具备使用搜索引擎、文生图、计算器、解方程等四种插件的能力。

下面三个模型，则会在近期进行开源：

・ moss-moon-003-pm: 在基于moss-moon-003-sft收集到的偏好反馈数据上训练得到的偏好模型。

・ moss-moon-003: 在moss-moon-003-sft基础上经过偏好模型moss-moon-003-pm训练得到的最终模型，具备更好的事实性和安全性以及更稳定的回复质量。

・ moss-moon-003-plugin: 在moss-moon-003-sft-plugin基础上经过偏好模型moss-moon-003-pm训练得到的最终模型，具备更强的意图理解能力和插件使用能力。

・ moss-002-sft-data：MOSS-002所使用的多轮对话数据，覆盖有用性、忠实性、无害性三个层面，包含由text-da【【微信】】生成的约57万条英文对话和59万条中文对话。

・ moss-003-sft-data：moss-moon-003-sft所使用的多轮对话数据，基于MOSS-002内测阶段采集的约10万用户输入数据和gpt-3.5-turbo构造而成，相比moss-002-sft-data，moss-003-sft-data更加符合真实用户意图分布，包含更细粒度的有用性类别标记、更广泛的无害性数据和更长对话轮数，约含110万条对话数据。目前仅开源少量示例数据，完整数据将在近期开源。

・ moss-003-sft-plugin-data：moss-moon-003-sft-plugin所使用的插件增强的多轮对话数据，包含支持搜索引擎、文生图、计算器、解方程等四个插件在内的约30万条多轮对话数据。目前仅开源少量示例数据，完整数据将在近期开源。

・ moss-003-pm-data：moss-moon-003-pm所使用的偏好数据，包含在约18万额外对话上下文数据及使用moss-moon-003-sft所产生的回复数据上构造得到的偏好对比数据，将在近期开源。

协议

本项目所含代码采用Apache 2.0协议，数据采用CC BY-NC 4.0协议，模型权重采用GNU AGPL 3.0协议。

如需将本项目所含模型用于商业用途或公开部署，请签署本文件并发送至robot&#【【网址】】取得授权。

本地部署

下载本仓库内容至本地/远程服务器：

创建conda环境：

安装依赖：

以下是一个简单的调用moss-moon-003-sft生成对话的示例代码。可在单张A100/A800或CPU运行，使用FP16精度时约占用30GB显存：

此外，也可以通过以下代码在两张N【【微信】】显卡上运行MOSS推理：

运行仓库中的moss_cli_demo.py，即可启动一个简单的命令行Demo：

此时，可以直接与MOSS进行多轮对话，输入 clear 可以清空对话历史，输入 stop 终止Demo。

团队介绍

孙天祥是复旦大学NLP实验室的四年级博士生，指导老师是邱锡鹏教授和黄萱菁教授。他于2019年在西安电子科技大学获得工程学士学位。

他的研究兴趣在于机器学习和自然语言处理领域，特别是在预训练的语言模型及其优化、推理和数据效率的方法。

在此之前，他曾于2020年在亚马逊云科技上海人工智能进行研究实习。

邱锡鹏教授，博士生导师，复旦大学计算机科学技术学院。他于复旦大学获得理学学士和博士学位，共发表CCF-A/B类论文70余篇。

他的研究方向是围绕自然语言处理的机器学习模型构建、学习算法和下游任务应用，包括：自然语言表示学习、预训练模型、信息抽取、中文NLP、开源NLP系统、可信NLP技术、对话系统等。

目前，由邱教授主持开发的开源自然语言处理工具FudanNLP、FastNLP，已经获得了学术界和产业界的广泛使用。

贡献和致谢

• CodeGen：基座模型在CodeGen初始化基础上进行中文预训练

• Mosec：模型部署和流式回复支持

• 上海人工智能实验室（Shanghai AI Lab）：算力支持

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