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復(fù)旦邱錫鵬:MOSS中文能力已超ChatGPT,可進(jìn)行角色扮演

澎湃新聞?dòng)浾?邵文 實(shí)習(xí)生 胡馨兒
2023-07-08 07:57
來源:澎湃新聞
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·MOSS系統(tǒng)負(fù)責(zé)人邱錫鵬表示,最新的MOSS已經(jīng)能夠在中文能力上超過ChatGPT,可以通過使用工具來為用戶提供幫助,并在預(yù)防“有害道德”方面做了很多優(yōu)化。

·邱錫鵬認(rèn)為,通用大模型除了算力需求大以外,目前依然在可信性、安全性、邏輯性等方面存在許多挑戰(zhàn),里面有非常多的科學(xué)問題并沒有被解決,這些都需要高校研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行重大科研攻關(guān)。

復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、MOSS系統(tǒng)負(fù)責(zé)人邱錫鵬7月7日在2023世界人工智能大會(huì)發(fā)表演講。

7月7日,在2023世界人工智能大會(huì)“大模型時(shí)代的通用人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇以及風(fēng)險(xiǎn)”論壇上,復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、MOSS系統(tǒng)負(fù)責(zé)人邱錫鵬表示,國(guó)內(nèi)首個(gè)對(duì)話式大型語言模型MOSS在今年2月發(fā)布后,還在連續(xù)不停地迭代,“最新的MOSS已經(jīng)能夠在中文能力上超過ChatGPT?!?/p>

邱錫鵬在演講中表示,目前MOSS可以通過使用工具來為用戶提供幫助。例如MOSS本身不會(huì)繪畫,但它可以調(diào)用文字生成圖片的插件來達(dá)到效果。而對(duì)于算數(shù)運(yùn)算,MOSS也可以調(diào)用計(jì)算器和解方程器來完成復(fù)雜的數(shù)學(xué)解題。如果向MOSS詢問原有知識(shí)庫里沒有的實(shí)時(shí)信息,MOSS可以調(diào)用搜索引擎,根據(jù)反饋的結(jié)果進(jìn)一步回答,例如每天抓取新聞,為用戶匯總新聞鏈接與內(nèi)容。

邱錫鵬透露,MOSS發(fā)布后,團(tuán)隊(duì)把一部分精力放在如何打通使用工具的能力,并在4月推出了開源插件版的模型MOSS-Plugin。“作為模型和外界交互的一種非常重要的方式,插件能力在未來是非常重要的?!彼f。

值得一提的是,MOSS在預(yù)防“有害道德”方面也做了很多優(yōu)化?!皩?duì)于違背道德的問題,MOSS會(huì)避免回答,我們通過優(yōu)化讓MOSS具有非常強(qiáng)的道德感?!鼻皴a鵬同時(shí)表示,MOSS還可以進(jìn)行角色扮演,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化上的優(yōu)化。

此外,邱錫鵬表示,現(xiàn)在所謂的大型語言模型成本高,主要是集中在第一階段,即預(yù)訓(xùn)練(Pretraining)?!拔覀兊拇竽P筒皇谴蠊静拍芡娴闷穑院蟾咝?、普通愛好者和學(xué)生都可以玩大模型?!?邱錫鵬指出,后面階段的成本相對(duì)來說并不是特別高,例如預(yù)訓(xùn)練后的監(jiān)督微調(diào)、迭代優(yōu)化、推理部署、模型評(píng)測(cè)等階段。但這些階段才是真正的挑戰(zhàn),“前面的預(yù)訓(xùn)練階段并不適合所有人來研究,但是后面有非常多的科學(xué)問題需要我們進(jìn)一步研究。”

大模型僅僅只是工程問題,高校和學(xué)術(shù)團(tuán)體做大模型沒有意義?邱錫鵬并不這么認(rèn)為。公司投入金錢與工程師來推進(jìn)工程的確重要,但大模型如果僅僅靠公司是沒辦法真正做好的?!按竽P屠镉蟹浅6嗟目茖W(xué)問題需要廣大研究者參與。如果離開了學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì),大模型可能會(huì)缺少非常多的理論和技術(shù)支撐。”

邱錫鵬進(jìn)一步指出,“通用大模型除了算力需求大以外,目前依然在可信性、安全性、邏輯性等方面存在許多挑戰(zhàn),這里面有非常多的科學(xué)問題并沒有被解決,比如智能如何涌現(xiàn)、復(fù)雜推理如何實(shí)現(xiàn)、高效架構(gòu)、學(xué)習(xí)策略,以及如何做更好的知識(shí)融合,這些都需要高校研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行重大科研攻關(guān)。”

復(fù)旦團(tuán)隊(duì)將圍繞MOSS持續(xù)開展大模型其他方面的研究,包括能力強(qiáng)化、知識(shí)對(duì)齊、模態(tài)融合和開源開放,進(jìn)一步邁向通用人工智能。

邱錫鵬在論壇中還介紹了正在建設(shè)中的開源語言模型平臺(tái)OpenLMLab,該平臺(tái)的下層將對(duì)接國(guó)產(chǎn)通用框架和預(yù)訓(xùn)練模型庫,而上層會(huì)面向大模型生態(tài)方面的應(yīng)用。

據(jù)介紹,OpenLMLab集對(duì)話模型、模型微調(diào)、模型對(duì)比和模型評(píng)測(cè)等領(lǐng)域于一體。MOSS是該開源平臺(tái)的對(duì)話模型,而COLLiE是模型微調(diào)的工具庫,將來會(huì)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)迭代。此外,該平臺(tái)支持AI生成文本檢測(cè)軟件Sniffer和快速對(duì)比多個(gè)對(duì)話大模型效果的工具ChatZoo。

邱錫鵬在演講結(jié)尾還介紹了一款名為Gaokao的工具,基于高考題目進(jìn)行模型評(píng)測(cè)?!拔覀冋J(rèn)為,現(xiàn)在有許多大模型的榜單都不太全面或權(quán)威,然而人類的考試是非常全面和權(quán)威的,例如高考?;谒覀兛梢栽u(píng)測(cè)各種大模型的能力。高考的題目還有另一個(gè)好處,由于每年高考題目都會(huì)更新,基本上大模型不太會(huì)存在刷題的嫌疑,因此每年都可以有新題目來比較不同的大模型?!?/p>

    責(zé)任編輯:鄭潔
    校對(duì):丁曉
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