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前不久，邱锡鹏团队发布中国首个大型语言模型 MOSS。邱锡鹏说，相对ChatGPT，现阶段MOSS参数规模相对较小，研发成本比较低，可以用于知识量较小、参数量只需为百亿个左右规模的垂直行业。但是由于其容量小，知识容量有限，因此在回答问题和逻辑推理能力方面还有待完善，其后可以通过扩大参数规模或接入垂直领域的知识库，扩充该领域的知识并增强推理能力。

“当前ChatGPT的水平，从技术上我们追赶起来不太困难，但由于其本身也在动态发展，因此需要我们付出更多努力进行追赶。”邱锡鹏称，可以发挥中国高水平人才和海量应用场景的优势，提高底层算法能力和以应用驱动创新实现赶超，促进中文大型语言模型的发展。

在邱锡鹏看来，建立大型语言模型技术需要进行多方的探索和研究，在探索出其技术路线后，还需要大量工程人员将其实现。“我们需要从创新生态或者机制上进行完善，培养鼓励科研创新的氛围。”他说。

海外头部研究机构近期开始转向以大模型为基座的通用人工智能。邱锡鹏解释说，实现人工智能发展的最终目标是实现通用人工智能，这与科幻电影里的人工智能形象一样，拥有与人一样的能力，特别是完成各种任务的通用学习能力。“对此我感到乐观，因为根据目前展示出来的能力，我们离通用人工智能时代的到来并不遥远，下一步要多考虑让大模型连接现实世界，通过具身学习、跨模态学习等，让大模型与现实世界‘对齐’。”

“中国的人工智能市场比较活跃，而且场景丰富，有必要建立中文大型语言模型。”清华大学教授、琶洲实验室(黄埔)AI模型算法研究中心教授朱军称，在知识标注领域，中国拥有高端知识人才红利，在动态追赶的过程中，需要组成工程优化和科研探索的高质量团队进行协同攻关。

朱军说，中国内地建立了很多人工智能计算中心。“从长远来看，我们要掌握底层算法能力。但就目前看来，可以先做新的模型算法创新。”他说。

需指出的是，人工智能之路要走远，还需确立红线约束。“由于人工智能模型迭代非常快，伦理问题很重要。”邱锡鹏建议，通过法律法规约束人工智能产品和通过模型端消除一些算法，去掉其中有害的信息。(完)

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