MOSS

MOSS（Multi-modal Open-ended Conversational Semantic System）是复旦大学自然语言处理实验室自主研发的大型语言模型。复旦大学 NLP 实验室是中国最早从事自然语言处理研究的团队之一，由邱锡鹏教授（实验室负责人、MOSS 项目主导者）、张奇、黄萱菁等核心研究人员组成。MOSS-16B 是核心公开版本，拥有 160 亿参数，基于 Transformer 架构，支持中英文双语对话，具备多轮对话理解、问答、文本生成、代码生成、插件集成等能力。MOSS 项目体现了复旦大学在深度学习、预训练语言模型领域的深厚技术积累。

MOSS 的核心功能包括多轮对话、问答能力、文本生成、代码能力、插件集成和推理能力。多轮对话功能支持连续多轮中英文对话，具备优秀的上下文理解能力。问答能力可进行知识问答和事实性问题回答。文本生成功能可辅助撰写文章、创意写作、邮件等各类文本。代码能力支持基础代码生成和理解。插件集成功能支持调用外部工具和 API，扩展模型能力边界。推理能力可进行逻辑推理和数学计算。MOSS 采用中英文双语训练语料，包含对话数据、网页文本、书籍等多源数据。

核心功能

MOSS 提供 Web 网页演示页面、API 接口和开源模型权重。典型应用场景包括：智能客服系统（自动问答、客户服务）、内容创作辅助（文章撰写、文案生成）、编程辅助（代码生成、代码解释）、教育学习（学习辅导、知识答疑）、研究实验（NLP 研究、模型评测）等。MOSS 作为学术研究项目，基础版本免费开放使用，部分模型权重在 GitHub/OpenLMLab 开源，免费供学术研究和商业用途（需遵循开源协议）。