今年4月，復旦大學自然語言處理實驗室開發(fā)的新版MOSS模型正式上線，成為國內首個插件增強的開源對話語言模型，被行業(yè)稱為中國版ChatGPT，一度沖上熱搜，服務器擠爆。

　　運行一個多月來MOSS表現(xiàn)如何？近日，復旦大學MOSS系統(tǒng)負責人邱錫鵬在上海接受了上海證券報記者專訪。他說，MOSS系統(tǒng)目前在開源社區(qū)里的下載量排名靠前，在Github平臺上的關注用戶已超1萬人。

　　“截至目前，MOSS后臺已收到幾百家企業(yè)的使用申請，其中多以中小企業(yè)為主，覆蓋傳統(tǒng)行業(yè)，智能信息服務、金融、醫(yī)療、教育等。目前MOSS模型的主要功能集中于幫助企業(yè)將大模型以更低成本應用到具體領域當中。”邱錫鵬說。

　　就MOSS模型的使用反饋來看，邱錫鵬直言，模型目前的聊天功能已實現(xiàn)良好的交互體驗，但在處理復雜問題方面仍需進一步完善。邱錫鵬向記者透露，接下來復旦會有計劃地推出算力更大、推理能力更強的MOSS模型。

　　邱錫鵬坦言，想要不依賴國外技術，這要求我國必須要有自己的強大模型基座做基礎，而MOSS模型的基座能力和OpenAI還有很大差距，體現(xiàn)在語料清洗、工程和算法問題等方面。但他堅信，中國一定會研制出屬于自己的基座，甚至在未來每個企業(yè)都會有自己的“企業(yè)大腦”。

　　怎樣形成好的行業(yè)生態(tài)？邱錫鵬認為，大模型基座的建設周期長、成本高，需要大量且持續(xù)的資金投入。拿OpenAI舉例，其每年投入金額大概在5億美元左右，MOSS模型的研發(fā)成本同樣也非常高，并不是每家企業(yè)都需要做大模型基座。

　　邱錫鵬建議，良好的生態(tài)應該是讓有實力的企業(yè)和科研單位去研究基座，形成統(tǒng)一的標準，其他中小型公司再進行下游開發(fā)，達到優(yōu)勢互補。他認為，國內外在技術能力方面差距并不懸殊，由于研發(fā)前期風險投入較大，是否有魄力投入巨資且有能力承受試錯的代價是成功與否的關鍵。