3月2日，OpenAI在官方博客宣布开放ChatGPT的模型API。同一天，上海市智能信息处理重点实验室，复旦大学计算机学院邱锡鹏教授MOSS团队官方公开宣布研究成果将会开源。
邱锡鹏向上海科技介绍：
目前，从参数规模维度来看，
MOSS是百亿级规模，
ChatGPT是千亿级规模，
但人脑应该是百万亿规模。
所以和人脑相比，
无论MOSS还是ChatGPT，
复杂度都还是不够。
“大模型规模进一步扩大的话，就需要更多的算力。无论ChatGPT还是MOSS，最终考验的可能还是芯片和算力。”
邱锡鹏说：“除了大算力的支撑，接下来，大规模资金投入以及多场景应用对MOSS的发展也至关重要。”
“就像人的大脑一样，
MOSS有举一反三的能力”
“MOSS其实春节前就开发出来了。”邱锡鹏介绍，目前，MOSS的底层架构已经完成，但还有扩大规模的可能。MOSS可以把网络结构再放大，相当于把人工神经网络做得更大。
“MOSS没有任何类似传统的数据库或网络基础，它也没有后台，就是一个模型，由一堆参数决定。”
ChatGPT模型给我们展示出很多的AI技术做不到的能力，特别是通用智能能力，让人们看到了AI技术迈向通用人工智能的一种希望。
所以在ChatGPT之前，通用人工智能实际上是在AI中的远景，大家其实做的还是所谓的“弱人工智能”。
与上一次人工智能现象级的产品AlphaGo相比，MOSS更像人，因为具有了举一反三的能力，而这是传统的AI模型里比较弱的一项能力。但对于大模型来说，举一反三的能力特别强，很多问题只要人简单描述一下，它就懂了。
“MOSS会有自己的判断，
你可以和它交互”
其实大模型语言模型很早就出现了，但它一直只是在研究界被当成模型来用，而没有赋予它直接可以听懂人类指令以及和人交互的能力 。
在邱锡鹏看来，ChatGPT模型的学习能力特别强，这是学术层面的感受，此次火爆出圈，更多是因为ChatGPT赋予了AI模型与人类交互对话的能力，让大众也能直观感受到AI模型的魅力。
对话只是现在的ChatGPT模型表现出来的基本功能之一。
其实它的功能远远不止对话。
你可以用它来完成各种各样的事，比如用ChatGPT做翻译，写摘要，改错字，构建知识图谱，他也会写程序，也可以去接入物理世界等等。
“我觉得将来ChatGPT肯定会很快和现实世界打通”
“MOSS不仅能和你对话，理解你的意思，将来还能做出自己新的判断。你可以想象，在一个智能家居系统里，在所有的家电都是有API接口的情况下，把这个权限放给MOSS，他就能操控一切。”
目前，国内的ChatGPT模型应用场景其实非常丰富，下游的数据也比较多。MOSS可以应用到各行各业，特别是一些垂直化、专业化的应用。
ChatGPT时代，是一个大的生态系统。在未来，其实ChatGPT模型更像操作系统层。
ChatGPT大模型是比较烧钱的。
OpenAI每年的花费是大概5亿美元，
主要用于支撑高密度的人才团队。
目前MOSS采用的还是英伟达的算力方案。
我们希望国产芯片也能够同步支撑发展。
于大众而言，无论是ChatGPT，还是被称为中国版ChatGPT的MOSS，这些人工智能模型仿佛一夜之间涌现，但对于从2000年互联网时代就选择了人工智能研究方向的邱锡鹏来说，通用人工智能时代的到来是早晚的事，只不过来得比想象中更快更早。
事实上，从2021年起，邱锡鹏团队就开始做中文生成式预训练模型，也开源供别人下载，每月平均有上万次下载。2022年邱锡鹏团队开始做大型语言模型方面的训练，后来又花费了半年时间，研究如何使大型语言模型理解人类指令以及具备对话能力。
总之
在ChatGPT模型领域
算力、资金、场景应用，
都要有重量级投入，
才能做出中国自己的ChatGPT。
MOSS团队合影（左六为邱锡鹏）
