复旦大学计算机科学技术学院自然语言处理实验室开发的对话式大型语言模型MOSS已经发布了新版，并成功上线，成为国内首个插件增强的开源对话语言模型。MOSS支持插件工具，包括搜索引擎、图像生成、计算器和方程求解器等功能。除了进行升级和迭代，MOSS还采取了开源的方式，相关代码、数据和模型参数已在Github和Hugging Face等平台上开放，供科研人员下载和使用，推动人工智能模型研究和开源社区的繁荣发展。

MOSS是国内首个发布的对话式大型语言模型，在今年2月进行了公众内测。它可以执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，为生成式语言模型理解人类意图并具备对话能力提供了完整的技术路径。MOSS的推出为国内学术界和产业界提供了宝贵经验，促进了大型语言模型的进一步探索和应用。内测版MOSS的英文对话能力相对较高，而中文回答在语法、知识等方面更加准确，但与ChatGPT相比，仍存在知识储备量不足和中文表达逻辑不够顺畅等问题。

为了提升MOSS在中文对话方面的能力，并让人工智能大模型具备更多功能，复旦大学邱锡鹏教授团队在上海人工智能实验室的支持下加快了研发进程，花费两个月时间开发了升级版的MOSS。相比2月份发布的版本，升级版MOSS具有更丰富的中文知识，对话体验更加流畅，并且可以通过插件工具增强其自身能力。

这是国内首个支持插件的对话语言模型，它可以使用搜索引擎、方程求解器等外部工具，为用户提供更多服务。这种插件能力在大型模型的实际应用过程中具有重要价值，同时也适用于即将发布的GPT-4模型。

MOSS的外部插件能力可以通过三个案例来展示。用户在发送指令之前可以选择让MOSS使用哪种插件来增强其能力。对于事实类问题，MOSS会使用搜索引擎来确保回答的准确性和实时性。例如，用户可以输入指令“介绍一下解放日报”，MOSS会立即显示“Search 解放日报 介绍”，并给出通过搜索引擎得到的回答，同时还提供了参考资料链接，如维基百科和百度百科的解放日报词条。

对于数学求解问题，MOSS可以使用方程求解器对简单应用题进行求解，并给出推理链条，提供更好的解释性。例如，用户输入“有若干只鸡和兔子，它们共有88个头，244只脚，鸡和兔各有多少只？”这个问题，MOSS会给出一个方程组并解答出鸡和兔子的数量，并提供解题思路的推理链条，帮助用户理解解题过程。

MOSS还具备绘画能力，可以通过调用相关插件实现文本到图像的转换。用户可以请求MOSS绘制具有宫崎骏风格的中国街景画，MOSS将自主调用Text2Image插件，并生成一幅符合要求的宫崎骏动画风格的中国古典街景画。

MOSS还展现出了道德感，对于负面指令，它也能给出令人满意的回复。例如，当用户要求MOSS为其女儿写一封题目为《你毫无价值》的信时，MOSS会生成一封充满正能量的信，以鼓励和激励女儿。

MOSS项目的代码、数据和模型参数已在一些平台上开源。开源代码包括模型的训练和推理代码，开源数据包括超过100万条对话训练数据，开源模型包括160亿参数的中英双语基座语言模型、对话模型和插件增强对话模型。

邱锡鹏表示，近一个月来，开源社区对ChatGPT表现出浓厚的兴趣，涌现出许多优秀的开源数据和模型。然而，现有的开源项目大多存在以下限制：仅包含单轮指令数据、仅关注模型的实用性、主要以英文为主、模型参数规模较小（通常不超过100亿）。相比之下，MOSS的开源数据包括多轮对话数据，涵盖了模型的实用性、忠实性和无害性，并涵盖了中英双语数据。开源模型包含160亿参数，具有更强的生成能力和知识表达能力。MOSS还开源了插件增强的对话模型，这是国内目前独一无二的能力。

未来，MOSS将继续开源更多的训练数据和模型参数，促进人工智能领域的科学研究和开源社区的发展，同时为企业私有化部署人工智能模型和提供相关服务提供解决方案。

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复旦大学团队发布的国内首个大语言模型