国内首个类ChatGPT模型MOSS开源：160亿参数，可商业化

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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类ChatGPT开源大语言模型。

据悉，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，整体资源消耗极低适合中小型企业、个人开发者。

MOSS 来自复旦大学自然语言处理实验室的邱锡鹏教授团队，名字与《流浪地球》电影中的AI同名。

开源地址：https://github.com/OpenLMLab/MOSS

申请试用地址：https://moss.fastnlp.top/

MOSS是国内第一个发布的对话式大型语言模型。它可以执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。

MOSS基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。

MOSS 用例展示：

解方程

生成图片

无害性测试

开源清单

模型

• moss-moon-003-base: MOSS-003 基座模型，在高质量中英文语料上自监督预训练得到，预训练语料包含约 700B 单词，计算量约 6.67×1022 次浮点数运算。
• moss-moon-003-sft: 基座模型在约 110 万多轮对话数据上微调得到，具有指令遵循能力、多轮对话能力、规避有害请求能力。
• moss-moon-003-sft-plugin: 基座模型在约 110 万多轮对话数据和约 30 万插件增强的多轮对话数据上微调得到，在 moss-moon-003-sft 基础上还具备使用搜索引擎、文生图、计算器、解方程等四种插件的能力。
• moss-moon-003-pm: 在基于 moss-moon-003-sft 收集到的偏好反馈数据上训练得到的偏好模型，将在近期开源。
• moss-moon-003: 在 moss-moon-003-sft 基础上经过偏好模型 moss-moon-003-pm 训练得到的最终模型，具备更好的事实性和安全性以及更稳定的回复质量，将在近期开源。
• moss-moon-003-plugin: 在 moss-moon-003-sft-plugin 基础上经过偏好模型 moss-moon-003-pm 训练得到的最终模型，具备更强的意图理解能力和插件使用能力，将在近期开源。

数据

• moss-002-sft-data: MOSS-002 所使用的多轮对话数据，覆盖有用性、忠实性、无害性三个层面，包含由 text-davinci-003 生成的约 57 万条英文对话和 59 万条中文对话。
• moss-003-sft-data: moss-moon-003-sft 所使用的多轮对话数据，基于 MOSS-002 内测阶段采集的约 10 万用户输入数据和 gpt-3.5-turbo 构造而成，相比 moss-002-sft-data，moss-003-sft-data 更加符合真实用户意图分布，包含更细粒度的有用性类别标记、更广泛的无害性数据和更长对话轮数，约含 110 万条对话数据。目前仅开源少量示例数据，完整数据将在近期开源。
• moss-003-sft-plugin-data: moss-moon-003-sft-plugin 所使用的插件增强的多轮对话数据，包含支持搜索引擎、文生图、计算器、解方程等四个插件在内的约 30 万条多轮对话数据。目前仅开源少量示例数据，完整数据将在近期开源。
• moss-003-pm-data: moss-moon-003-pm 所使用的偏好数据，包含在约 18 万额外对话上下文数据及使用 moss-moon-003-sft 所产生的回复数据上构造得到的偏好对比数据，将在近期开源。

开源协议

本项目所含代码采用Apache 2.0协议，数据采用CC BY-NC 4.0协议，模型权重采用GNU AGPL 3.0协议。如需将本项目所含模型用于商业用途或公开部署，请签署本文件并发送至robot@fudan.edu.cn取得授权。

商用情况仅用于记录，不会收取任何费用。如使用本项目所含模型及其修改版本提供服务产生误导性或有害性言论，造成不良影响，由服务提供方负责，与本项目无关。

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