Top AI Repos — open-source AI, indexed and scored
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
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An open-source, tool-augmented conversational language model from Fudan University
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# MOSS <p align="center" width="100%"> <a href="https://txsun1997.github.io/blogs/moss.html" target="_blank"><img src="https://txsun1997.github.io/images/moss.png" alt="MOSS" style="width: 50%; min-width: 300px; display: block; margin: auto;"></a> </p> [](https://github.com/OpenMOSS/MOSS/blob/main/LICENSE) [](https://github.com/OpenMOSS/MOSS/blob/main/DATA_LICENSE) [](https://github.com/OpenMOSS/MOSS/blob/main/MODEL_LICENSE) [[论文](https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1502-8)][[中文版](https://github.com/OpenMOSS/MOSS/blob/main/README.md)] [[English](https://github.com/OpenMOSS/MOSS/blob/main/README_en.md)] [[官方微信群](https://github.com/OpenMOSS/MOSS/blob/main/examples/WeChatGroupQR.jpg)] **MOSS 是支持中英双语对话与工具调用的开源语言模型。本仓库提供 MOSS-003 系列模型、对话数据、部署与微调代码。** **从这里开始：** [模型下载](#模型) · [硬件要求](#硬件要求) · [本地运行](#robot-本地部署) · [微调](#fire-微调) 查看 OpenMOSS 的更多项目：[MOSS-TTS](https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS) · [MOSS-VL](https://github.com/OpenMOSS/MOSS-VL) · [MOVA](https://github.com/OpenMOSS/MOVA) · [OpenMOSS](https://github.com/OpenMOSS). ## 目录 - [开源清单](#spiral_notepad-开源清单) - [模型](#模型) - [数据](#数据) - [工程方案](#工程方案) - [介绍](#fountain_pen-介绍) - [本地部署](#robot-本地部署) - [硬件要求](#硬件要求) - [下载安装](#下载安装) - [使用示例](#使用示例) - [微调](#fire-微调) - [软件依赖](#软件依赖) - [使用方法](#使用方法) - [友情链接](#link-友情链接) - [未来计划](#construction-未来计划) - [开源协议](#page_with_curl-开源协议) ---- ## :spiral_notepad: 开源清单 ### 模型 - [**moss-moon-003-base**](https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/moss-moon-003-base): MOSS-003基座模型，在高质量中英文语料上自监督预训练得到，预训练语料包含约700B单词，计算量约6.67x10<sup>22</sup>次浮点数运算。 - [**moss-moon-003-sft**](https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/moss-moon-003-sft): 基座模型在约110万多轮对话数据上微调得到，具有指令遵循能力、多轮对话能力、规避有害请求能力。 - [**moss-moon-003-sft-plugin**](https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/moss-moon-003-sft-plugin): 基座模型在约110万多轮对话数据和约30万插件增强的多轮对话数据上微调得到，在`moss-moon-003-sft`基础上还具备使用搜索引擎、文生图、计算器、解方程等四种插件的能力。 - [**moss-moon-003-sft-int4**](https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/moss-moon-003-sft-int4/tree/main): 4bit量化版本的`moss-moon-003-sft`模型，约占用12GB显存即可进行推理。 - [**moss-moon-003-sft-int8**](https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/moss-moon-003-sft-int8): 8bit量化版本的`moss-moon-003-sft`模型，约占用24GB显存即可进行推理。 - [**moss-moon-003-sft-plugin-int4**](https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/moss-moon-003-sft-plugin-int4): 4bit量化版本的`moss-moon-003-sft-plugin`模型，约占用12GB显存即可进行推理。 - [**moss-moon-003-sft-plugin-int8**](https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/moss-moon-003-sft-plugin-int8): 8bit量化版本的`moss-moon-003-sft-plugin`模型，约占用24GB显存即可进行推理。 - **moss-moon-003-pm**: 在基于`moss-moon-003-sft`收集到的偏好反馈数据上训练得到的偏好模型，将在近期开源。 - **moss-moon-003**: 在`moss-moon-003-sft`基础上经过偏好模型`moss-moon-003-pm`训练得到的最终模型，具备更好的事实性和安全性以及更稳定的回复质量，将在近期开源。 - **moss-moon-003-plugin**: 在`moss-moon-003-sft-plugin`基础上经过偏好模型`moss-moon-003-pm`训练得到的最终模型，具备更强的意图理解能力和插件使用能力，将在近期开源。 ### 数据 - [**moss-002-sft-data**](https://huggingface.co/datasets/OpenMOSS-Team/moss-002-sft-data): MOSS-002所使用的多轮对话数据，覆盖有用性、忠实性、无害性三个层面，包含由`text-davinci-003`生成的约57万条英文对话和59万条中文对话。 - [**moss-003-sft-data**](https://github.com/OpenMOSS/MOSS/tree/main/SFT_data): `moss-moon-003-sft`所使用的多轮对话数据，基于MOSS-002内测阶段采集的约10万用户输入数据和`gpt-3.5-turbo`构造而成，相比`moss-002-sft-data`，`moss-003-sft-data`更加符合真实用户意图分布，包含更细粒度的有用性类别标记、更广泛的无害性数据和更长对话轮数，约含110万条对话数据。完整数据已全部开源。 - [**moss-003-sft-plugin-data**](https://github.com/OpenMOSS/MOSS/tree/main/SFT_data/conversations/conversation_with_plugins): `moss-moon-003-sft-plugin`所使用的插件增强的多轮对话数据，包含支持搜索引擎、文生图、计算器、解方程等四个插件在内的约30万条多轮对话数据。已[开源](https://huggingface.co/datasets/OpenMOSS-Team/moss-003-sft-data/tree/main)所有数据。 - **moss-003-pm-data**: `moss-moon-003-pm`所使用的偏好数据，包含在约18万额外对话上下文数据及使用`moss-moon-003-sft`所产生的回复数据上构造得到的偏好对比数据，将在近期开源。 ### 工程方案 - [**MOSS Vortex**](https://github.com/OpenL
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Tianxiang Sun · @analemmaai · China
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xyliu · Fudan University · China
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Qinyuan Cheng · Fudan University&Sun Yat-Sen University · China
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Peng Li · Shanghai Innovation Institute
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Shuo Zhang · Nex-AGI
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Zhengfu He@SII · Shanghai Innovation Institute
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yuhan · China
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Xipeng Qiu · Fudan University · China
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lin onetwo · VerseTensor
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ZHANG XIANG · Jining Normal University
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Shilong Jiang · Heywhale · China
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Yining Zheng · 复旦大学 @openmoss @nex-agi @fastnlp · China
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matched fp:5330bdcd3533ca71, topic:deep-learning
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