近日，复旦大学自然语言处理实验室发布了国内首个类似ChatGPT的对话式大型语言模型MOSS，并面向大众公开邀请内测。据介绍，MOSS的基础功能与ChatGPT的类似，能够按照用户的指令执行各种自然语言任务，包括问答、生成文本等，更重要的是，MOSS将通过开源方式分享这项工作的成果，促进未来研究，许多科研专家表示期待。
除此之外，开源算法平台也给许多研究提供了便利。那么，究竟什么是开源？什么又是开源算法平台呢？
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什么是开源
首先让我们了解什么是开源。开源就是公开系统内部代码，这意味着，其他用户可以按照需求更改或添加相应功能，它可以被免费使用、修改、分发等。当然，每个开源项目都有对应的开源协议，大家需要遵守它的要求和限制。相应的，“不开源”就是指版权是开发人所有，用户不知道源码内容，无法对源码进行修改。
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什么是开源算法平台
理解了什么是“开源”，再理解什么是“开源算法平台”就容易多了。开源算法平台就是开放人工智能算法框架与源代码的开发平台，通过为业内提供成熟的框架体系和底层工具包，加速人工智能算法的应用开发。同时，通过汇聚各方开发力量，反过来更好地完善框架体系、优化底层逻辑、改进平台性能以及增强底层工具包，实现更快捷、便利的算法应用开发。
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开源算法平台的作用
开源实质上就是一种大众协同、开放共享和持续创新，这种汇聚融合效应，可以使参与者直接置身于最领先的技术行列，真正做到站在巨人的肩膀上创新，这是一种有力推动技术和产业发展的强大方式。“开源开放”是目前全球人工智能学界和产业界的共识。谷歌的TensorFlow、脸书的PyTorch等深度学习框架通过建立开源社区，构建了强大的人工智能研发和应用生态。
近年来，国内各大企业纷纷加大了对开源开放平台的投入，如百度推出了飞桨，旷视开源了天元，华为推出全场景AI开源框架，这些都标志着中国AI框架从应用驱动向更内核的技术研究进发。2021年，上海人工智能实验室在世界人工智能大会的开幕式和科学前沿全体会议上发布了其开源平台体系OpenXLab，首发阵容包括两大开源平台：新一代OpenMMLab以及全新发布的OpenDILab。作为深度学习时代计算机视觉领域具有影响力的开源算法平台，OpenMMLab升级后将涵盖更广泛的算法领域和应用场景，实现从训练到部署的全链条价值。而且，首次亮相的OpenDILab被称作国际上首个覆盖学术和工业广泛需求的决策智能平台，将有力地推动人工智能从感知识别到认知决策的跃迁。
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对未来的展望
如今，“开源”早已超越技术层面的话语体系，上升到国家战略层面。早到2017年，国务院就印发了《新一代人工智能发展规划》，规划提出我国人工智能将在2030年总体达到世界领先水平，我国发展新一代人工智能的原则之一就是要开源开放，即建设一个强大平台，通过开源开放的方式，发展人工智能，而不是仅靠几个算法或几项成果。《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》也明确提出，支持数字技术开源发展，其中“深度学习框架等开源算法平台构建”被列入新一代人工智能科技前沿领域攻关内容，“支持数字技术开源社区等创新联合体发展，完善开源知识产权和法律体系，鼓励企业开放软件源代码、硬件设计和应用服务”也被列为了加强关键数字技术创新应用的重要举措。
未来，随着国家陆续出台的有利于开源发展的推动政策并积极协同政产学研用等多方力量，加之我国科技企业尤其是互联网头部企业的大力推动，以及广大优秀开源开发者的不懈努力，我国的开源算法平台对产业的支持会越来越深入，以开源算法平台驱动的人工智能高速发展指日可待。
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