在面对挑战时，复旦MOSS团队公开表示了抱歉，解释了计算资源不足、缺少相关工程经验等问题。尽管MOSS尚有改进的空间，但这一创新表明国内科研团队在开发ChatGPT类产品时有着克服技术挑战的实力。团队计划在MOSS初步验证后，将其经验、代码、模型参数开源，供他人参考。MOSS展示了回答问题、生成文本、编写代码等能力，但在中文方面仍有提升空间。由于其模型基座学习的英文远多于中文，导致在理解和生成中文文本时表现欠佳，这也让其在应对中文网页上的干扰信息时面临难题。

复旦大学自然语言处理实验室正在努力推进中文语料的清洗工作，以提高MOSS在中文语言技能上的表现。由于缺乏高质量数据、计算资源和模型容量，MOSS仍然远远落后于ChatGPT，并可能生成包含误导性或虚假信息的内容。团队承诺将根据有价值的用户反馈不断改进模型，使MOSS拥有更加可访问的界面。

MOSS的内测申请流程需要邀请码，团队也因服务器瘫痪问题向用户致歉。MOSS的开发包括两个阶段：自然语言模型基座训练和理解人类意图的对话能力训练。团队采用独特的技术路线，通过MOSS和人类、其他对话模型的互动提升学习效率，加快了对话能力训练的进程。

复旦MOSS团队在GitHub页面列出了MOSS和ChatGPT之间的三个区别：MOSS的参数数量较少、通过与人类和其他AI模型对话学习、与ChatGPT使用人类反馈强化学习进行训练。MOSS的开源将有助于未来的发展。

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