近期，复旦大学的NLP实验室，重新上线并开源了国内第一个类ChatGPT——Moss大模型，该模型命名致敬郭帆导演《爱游戏(ayx)中国官方网站》的人工智能系统MOSS！目前，项目在Git上已经获得3k+Stras，“仅仅”只需要RTX 3090显卡，即可在用户本地运行部署模型！

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Moss大模型

http://github.com/OpenLMLab/MOSS

MOSS大模型现已经在Git上开源，公开了MOSS-003基座模型，该模型是在高质量中英文语料上自监督预训练得到的，预训练语料包含约7000亿个单词，计算量达到了6.67×1022次浮点数运算！

同时复旦NLP组基于MOSS-003，推出多个微调后得到的模型，这一切也要感谢2月份时参与内测的用户，当时实验室在内测阶段采集到了约10万用户输入数据！ChatGPT的参数有1750亿，最终得到的moss-moon系列模型具有160亿参数！

同时，复旦公开了用于训练的约110万条对话数据，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！此外，MOSS还支持插件功能，用户只需要非常低的显卡算力即可在本地部署MOSS！

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插件功能

早在OpenAI推出GPT-4版本时期，就宣布解除“封印”，正式将ChatGPT联网，同时公开了网络浏览器和代码解释器插件单机爱游戏ayx，ChatGPT将支持第三方插件；目前，MOSS大模型也可以支持插件功能。

这也意味着MOSS可以利用插件，集成搜索引擎、计算器、文生图等各种各样的插件功能，与GPT-4相同，MOSS也可以“联网”，问她谷歌合并了哪两个部门，MOSS第一次给出错误答案，但第二次便回答出Deepmind和谷歌大脑！

MOSS现已开源，支持单卡或多卡部署，最低3090即可运行！在显存受限的场景下，邱锡鹏团队使用GPTQ算法和Meta LLaMA推出的OpenAI triton backend实现量化推理，MOSS调用量化版本的模型显著降低了推理成本！

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