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“基本功能都实现了”

“有ChatGPT那味儿”

“一本正经地胡说八道”……

为致敬《流浪地球2》而取名MOSS的复旦版ChatGPT“火”了，大量内测申请、采访、投资、合作邀约扑面而来。

项目开发者――复旦大学计算机科学技术学院邱锡鹏团队，对此有点出乎意料。

邱锡鹏把MOSS比作一个“聪明的小孩”，已展示出成为通用人工智能（AGI）大框架的潜能，即便现在还不擅长写诗、解题，但也在逐步的学习和升级中。

实际上，邱锡鹏也让6岁的女儿和MOSS聊天，发现小朋友可以愉快地和MOSS对话很长时间。

当然，MOSS模型的目标不止于追求和ChatGPT能力相近。邱锡鹏说，MOSS的定位是自然语言处理领域乃至是通用人工智能领域最前沿的探索。与ChatGPT更看重落地性能不同，而我们更看重MOSS的下一代发展，即如何实现通用人工智能。

有限资源下做出的类ChatGPT

但是，作为学术研究型实验室，MOSS的服务器资源相对有限。

2月20日晚，MOSS冲上微博热搜后，服务器瞬时访问量达到上千万，一度导致网络崩溃。

目前，MOSS服务器的最大容纳人数在几万左右，研究团队会随机选择报名用户发送内测邀请码。

当然，与ChatGPT最大差距还有参数规模。ChatGPT的参数量多达1750亿个，而MOSS的参数量大约是前者的1/10左右。

“我们认为在这个参数级别上，这些模型也能涌现出一定的智能能力，我们也能赋予它们对话的能力，实验结果证实了我们的猜想。”邱锡鹏坦言，“我们选择百亿规模这样级别的参数，是因为学术界主要是做一些探索性的技术，这个规模也在财力物力承受范围之内。”

除此之外，在迭代能力方面，MOSS与ChatGPT也存在着较大差异。

用户量越大，交互数据越多，模型的迭代能力就越强。参数规模、用户交互数据体量上的巨大差异，导致了与ChatGPT相比，MOSS在事实类知识储备上稍显不足。

但在邱锡鹏看来，MOSS的理解能力、学习能力以及思维能力，表现其实还不错。

目标中文大型语言模型

但是，小也有小的好处，MOSS的特点是容易适应个性化需求，如果接入外部知识库，增加搜索特定领域资源的能力，就可以精准地为各行各业赋能。

不过，当前的MOSS，中文水平还存在明显不足，研发团队已经开始构造高质量中文数据库。

“ChatGPT模型并不向中国内地开放，而且国外开发者不可能以中文为主去发展他们的模型。”邱锡鹏说，中国要想站在大型语言模型或者将来的通用人工智能等技术的最前沿，就必须要建设自己的语言模型基座。我们相信MOSS将来一定会具有很好的中文理解能力和生成能力，我们的目标是打造一个具有中国特色的中文大型语言模型。

更高质量的中文数据、更多的交互数据、更大的参数规模，是未来MOSS优化的重点。

邱锡鹏透露，团队将把研究成果无偿地分享给学术界，并在规范使用的前提下开放给业界，让更多企业可以个性化应用。

研发顺利的话，MOSS将会在3月底左右开源。

从科幻片的一个角色，到真实存在的中文大型语言模型，在邱锡鹏眼中，MOSS可以说是理想照进了现实。

他认为，未来5到10年，我们会像现在接受搜索引擎一样，接受通用人工智能。

撰稿：白羽 通讯员 殷梦昊 许文嫣

摄影：戚心茹 寸菲

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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

OpenAI公式在2018年提出了一种生成式预训练(Generati【【微信】】,GPT)模型用来提升自然语言理解任务的效果，正式将自然语言处理带入预训练时代，预训练时代意味着利用更大规模的文本数据一级更深层次的神经网络模型学习更丰富的文本语义表示。同时，GPT的出现提出了“”生成式预训练+判别式任务精调的自然语言处理新范式，使得自然语言处理模型的搭建变得不在复杂。

• 生成式预训练：在大规模文本数据上训练一个高容量的语言模型，从而学习更加丰富的上下文信息；
• 判别式任务精调：将预训练好的模型适配到下游任务中，并使用有标注的数据学习判别式任务。

GPT的整体结构是一个基于Transformer的单向语言模型，即从左到右对输入文本建模，模型结构如图所示。 GPT只使用了Transformer的Decoder结构，由于没有了Encoder，就没有Encoder的输出，所以去掉了原本的Encoder-Decoder Attention。 GPT模型使用Transformer的Decoder结构，在Decoder self-attention结构中使用了mask机制，将自注意力矩阵的上三角mask掉，每个单词只能获取它本身以及它之前词的注意力，防止模型看到未来时刻信息，因为语言模型就是要预测未来时刻单词的，让其看到未来时刻信息相当于作弊了，模型学不到任何东西。如图所示，将上三角的值设置为负无穷，经过softmax计算后就会变成0，每个词只能注意到当前词以及之前词。例如图中，A这个词这一行，只有第一列有值，它只能注意自身，B这个词这一行，它前两列有值，说明B只能注意到A以及B，注意不到C和D，因为模型需要根据AB去预测C，所以不让模型注意到C以及更靠后的信息。

GPT利用常规语言建模的方法优化给定文本序列 x = x 1 , x 2 , . . . , x n x=x_{1},x_{2},...,x_{n} x=x1?,x2?,...,xn?的最大似然估计 L P T L^{PT} LPT。 L P T = ∑ i l o g P ( x i O x i ? k . . . x i ? 1 ; θ ) L^{PT} = \sum_{i}^{}logP(x_{i}|x_{i-k}...x_{i-1}; heta ) LPT=i∑?logP(xi?Oxi?k?...xi?1?;θ)

式中k表示语言模型的窗口大小，即基于k个历史词 x i ? k . . . x i ? 1 x_{i-k}...x_{i-1} xi?k?...xi?1?预测当前时刻的词 x i x_{i} xi?, θ heta θ表示神经网络的参数。 对于长度为k的窗口词序列 x ′ = x ? k . . . x ? 1 x'=x_{-k}...x_{-1} x′=x?k?...x?1?,通过以下方式计算建模概率P。 h [ 0 ] = e x ′ W e + W p h^{[0]}=e_{x'}W^{e}+W^{p} h[]=ex′?We+Wp h [ l ] = T r a n s f o r m e r - D e c o d e r ( h [ l ? 1 ] ) , ? l ∈ 1,2,...,L h^{[l]}=Transformer ext{-}Decoder(h^{[l-1]}),\forall l \in ext{{1,2,...,L}} h[l]=Transformer-Decoder(h[l?1]),?l∈1,2,...,L P ( x ) = S o f t m a x ( h [ L ] W e T ) P(x)=Softmax(h^{[L]}W^{e^{T}}) P(x)=Softmax(h[L]WeT)

式中， e x ′ ∈ R k × O V O e_{x'} \in R^{k×|V|} ex′?∈R