Ngày 20/2, thông báo của nhóm nghiên cứu của Đại học Phúc Đán (Trung Quốc) về nền tảng mà họ đặt tên là MOSS đã lan truyền rộng rãi trên mạng xã hội Trung Quốc, tạo ra hàng chục triệu lượt truy cập trên Weibo.
Truyền thông nhà nước mô tả đây là đối thủ đầu tiên của Trung Quốc đối với nền tảng ChatGPT của OpenAI. Tuy nhiên, chỉ vài tiếng sau đó, MOSS đã gặp sự cố.
Ngày 21/2, đội ngũ phát triển MOSS đã lên tiếng xin lỗi do công cụ gặp sự cố sau vài tiếng ra mắt do quá tải. Đồng thời, nhóm cho biết sẽ tạm dừng phát hành rộng rãi công cụ này.
Tên gọi MOSS được đặt theo siêu máy tính lượng tử trong phim khoa học viễn tưởng Wandering Earth 2 do Trung Quốc sản xuất. Sự ra mắt của MOSS và phản ứng của người dùng nhấn mạnh sự quan tâm dành cho AI và ChatGPT ở Trung Quốc cũng như những thách thức mà ngành công nghiệp nội địa nước này phải đối mặt, khi một số trường đại học và công ty công nghệ hàng đầu của Trung Quốc đua nhau sản xuất phiên bản tiếng Trung của ứng dụng chatbot do Microsoft hậu thuẫn.
Ban đầu, nhóm nghiên cứu từ Đại học Phúc Đán cho biết MOSS là mô hình ngôn ngữ trò chuyện giống ChatGPT. Trong tuyên bố ngày 21/2, đội ngũ thừa nhận còn nhiều điều cần cải thiện.
"MOSS vẫn là mô hình rất non nớt, và vẫn còn chặng đường dài trước khi đạt đến trình độ của ChatGPT. Phòng thí nghiệm nghiên cứu học thuật như chúng tôi không thể tạo ra mô hình với khả năng gần giống ChatGPT", nhóm nghiên cứu cho biết.
"Tài nguyên tính toán của chúng tôi không đủ phục vụ lượng truy cập lớn như vậy. Với tư cách nhóm học thuật, chúng tôi chưa có đủ kinh nghiệm kỹ thuật, do đó tạo ra trải nghiệm và ấn tượng ban đầu rất tệ. Chúng tôi gửi lời xin lỗi chân thành đến mọi người", đại diện nhóm nghiên cứu chia sẻ thêm.
Trên quy mô toàn cầu, ngay cả ChatGPT cũng thường xuyên gặp lỗi do lưu lượng truy cập lớn.
Theo đánh giá của Shanghai Observer, MOSS đưa ra các câu trả lời trôi chảy, chính xác và logic. Tuy nhiên, vẫn có một số trường hợp công cụ trả lời sai hoặc thiếu hợp lý, phần lớn thuộc về các đoạn hội thoại bằng tiếng Trung.
Nguyên nhân khác đến từ thông tin nhiễu (quảng cáo) trong bộ dữ liệu tiếng Trung khá nhiều, ảnh hưởng đến hiệu quả của chatbot. Nhóm nghiên cứu cho biết sẽ lọc các mẫu ngôn ngữ để sử dụng trong giai đoạn đào tạo tiếp theo.