复旦大学自然语言处理实验室开发的新版 MOSS 模型今日正式上线，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、模型参数已在 Github 和 Hugging Face 等平台开放，供科研人员下载。
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。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 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，已发布至公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。
通过查看 MOSS 的 GitHub 页面发现，该项目所含代码采用 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。如需将该项目所含模型用于商业用途或公开部署，需要签署文件并发送至 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。
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 6.67x1022 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。
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。
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