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MOSS 复旦大模型

MOSS 复旦大模型
工具简介
复旦大学推出的MOSS大模型正式开源,拥有160亿参数,支持中英双语,具备多轮对话、解方程、生成图片等多种功能。MOSS 003版本已在GitHub上获得2.3k Star,团队承诺近期将开源完整模型和数据。本文详细介绍MOSS的功能、开源项目地址及用户试用体验。
详细介绍
新介绍内容:
复旦大模型MOSS正式开源,引领AI对话新时代
复旦大学的MOSS大模型,拥有160亿参数,是一个开源的对话语言模型。它通过约7000亿中英文及代码单词的预训练,支持中英双语,具备多轮对话、解方程、生成图片等多种功能。MOSS开源地址一经发布,便迅速登上知乎热搜,显示出其在AI领域的高度关注度。
MOSS的核心功能与优势:
- 多轮对话与插件支持:MOSS能够进行多轮对话,并支持多种插件,如搜索引擎、文生图、计算器和方程求解。
- 跨平台运行:即使在单张3090显卡上也能运行,适用于不同精度需求的用户。
- 开源与持续更新:MOSS 003版本已开源,团队承诺近期将开源完整模型和数据,推动AI生态发展。
MOSS开源项目与版本迭代:
- MOSS 003版本:这次开源的是第三轮迭代版本,主要开放基座预训练模型,展示了多轮对话、解方程、写代码、生成图片等功能。
- 前期版本:MOSS经历了两版迭代,包括公开邀请内测的MOSS 002版本和内部测试版本OpenChat 001。
MOSS的实际应用与用户反馈:
- 多轮对话展示:MOSS展示了其在多轮对话中的追根溯源能力。
- 数学题解答:包括鸡兔同笼问题等数学题的解答。
- 图片生成功能:能够生成用户指定的图片。
- 道德伦理问题:MOSS也参与了近期热议的AI道德性问题讨论。
MOSS的开源背景与未来展望:
MOSS取自《流浪地球》中的AI角色,由复旦自然语言处理实验室邱锡鹏团队研发。作为国内最先发布的GPT产品,MOSS的开源旨在推动行业生态发展,解决“卡脖子”问题。团队希望通过开源,促进AI技术的广泛应用和创新。
MOSS开源项目地址:
[1]https://github.com/OpenLMLab/MOSS
[2]https://huggingface.co/fnlp/moss-moon-003-base
[3]https://huggingface.co/fnlp/moss-moon-003-sft
[4]https://huggingface.co/fnlp/moss-moon-003-sft-plugin
你是否已经试用过复旦MOSS开源模型?欢迎分享你的使用体验和反馈。