MOSS 参考 ChatGPT 的交互形态构建,具备多轮对话、指令遵循以及一定的推理与代码能力,团队公开了基础模型与对话微调模型的权重,以及数据处理、训练和部署的相关代码,方便研究者完整复现并加以改进。它还尝试通过调用外部插件扩展模型能力,例如联网搜索、计算器、文生图等,让模型在对话中借助工具完成更复杂的任务,是国内较早探索插件式大模型的开源项目之一。
它适合高校与研究机构中从事自然语言处理的人员,以及想深入了解对话大模型训练流程的开发者。典型场景包括把 MOSS 作为实验基线对比不同训练方法的效果、在本地部署后测试中文对话能力、基于其代码开展指令微调与对齐研究等。项目主要面向学术研究,使用前应留意其许可与使用范围说明。
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