复旦MOSS大模型正式开源：能写文案、生成图像、解数学题

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复旦大学自然语言处理实验室开发的新版moss模型昨日正式上线

作者：黄心怡

4 月 21 日，复旦大学自然语言处理实验室开发的新版moss模型正式上线，成为国内首个插件增强的开源对话语言模型。

目前，moss模型已上线开源，相关代码、数据、模型参数在Github和Hugging Face等平台开放，供科研人员下载。

复旦大学计算机科学技术学院教授moss系统负责人邱锡鹏表示：“这是国内第一个插件版对话语言模型，能使用搜索引擎、图像生成模型、方程求解器等外部工具，为用户提供越来越多的服务。GPT-4也能接入各种插件，这种能力在大模型落地应用过程中会很有价值。”

而《科创板日报》记者拿到内测码，对moss模型进行了测试。

“介绍一下科创板日报。”输入这个指令后，模型界面给出了如下回答：

在moss界面，用户可自主添加搜索引擎、图像生成、方程求解器、计算器等外部插件工具。

记者加入了搜索引擎的插件，然后提问：特斯拉在国内过去五个月、过去一年的销量是多少？

moss显示了回答，并在回答内容的下方，给出了所引用的英文参考资料。不过，和此前文心一言的测试一样，所能提供的数据也较为陈旧。

写工作总结是常见的问题。记者此前也提问了文心一言。

moss对这个较为宽泛的问题，进行了追问：要求给出工作总结的具体性质等。在记者设定条件后，得到了一份市场营销相关的工作总结。

在数理逻辑推算能力方面，记者先尝试问了一道简单的加法题。

接着，记者增加难度，提问经典的鸡兔同笼问题。通过使用方程求解器，moss给出了正确的答案。

《科创板日报》记者又提问小升初的数学题：

某次数学竞赛共20道题，评分标准是:每做对一题得5分,每做错或不做一题扣1分。小华参加了这次竞赛，得了64分。问：小华做对几道题？

正确答案应该是14题，在这方面国内的模型均表现不佳。此前文心一言回答的是16道题，通义千问则得出了43道题。而moss的答案是15题。

通过调用相关插件，moss也拥有了AI绘画的本领。《科创板日报》记者提出“请帮我一幅大海的画”，它自主调用text2image插件，生成了一幅对应内容的画。

记者增加了对图画内容的描述，要求生成一张中国女孩躺在草地上的照片。

据介绍，moss是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，moss-moon系列模型具有160亿参数，在FP16精度下可在单张A100/A800或两张3090显卡运行，在INT4/8精度下可在单张3090显卡运行。

邱锡鹏表示，未来，moss将陆续开源更多训练数据及模型参数，同时也为企业私有化部署人工智能模型、开展相关服务提供解决方案。

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标签： 模型参数 moss 模型