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12 大語言模型擴展規(guī)律與訓(xùn)練技術(shù)
陳健文 副教授
學(xué)習(xí)模型與語言模型

12 大語言模型擴展規(guī)律與訓(xùn)練技術(shù)

信息技術(shù)、AI及數(shù)字化 > 學(xué)習(xí)模型與語言模型

陳健文簡介 時長 27 分鐘

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12 大語言模型擴展規(guī)律與訓(xùn)練技術(shù)

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義守大學(xué)資訊工程博士,現(xiàn)任三明學(xué)院、福建商學(xué)院、玉林師范學(xué)院副教授,深耕計算機領(lǐng)域教學(xué)與科研多年,熟悉計算機專業(yè)核心課程體系(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法設(shè)計、人工智能、編程語言等),具備扎實的專業(yè)功底。曾任職友善科技公司項目經(jīng)理,負(fù)責(zé)移動應(yīng)用開發(fā)項目管理工作;曾參與教育部《基于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知系統(tǒng)的課程改革與大數(shù)據(jù)分析探索》協(xié)同育人項目、玉林市科技局《發(fā)電機組遠(yuǎn)程智能控制云平臺研發(fā)》項目,注重理論與實踐結(jié)合,善于將前沿技術(shù)(如語言模型、機器學(xué)習(xí))融入課堂教學(xué),兼具教學(xué)能力與科研素養(yǎng)。編著有專業(yè)書籍《App Inventor 2 計算機概論實例演練》1冊、雜志刊物《學(xué)生PDA周記》1冊;技術(shù)譯著有《Android學(xué)習(xí)手冊第二版》《優(yōu)化C++》《Vue.js 建置與執(zhí)行》等13冊。發(fā)表期刊論文(SCI、TSSCI等)4篇、會議論文9篇。主要研究方向:影像處理與機器學(xué)習(xí)、數(shù)字化與多媒體技術(shù)應(yīng)用、大模型的落地應(yīng)用及智能體的開發(fā)。
課程作業(yè)(以下主題任選一題)
第一主題
針對監(jiān)督式學(xué)習(xí), 如何應(yīng)用到項目。 (請從你的實際工作中,選擇一個可通過歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測或分類的問題,設(shè)計一份應(yīng)用監(jiān)督式學(xué)習(xí)的完整項目方案。)
優(yōu)秀作業(yè) 作者
第二主題
針對自然語言處理及其應(yīng)用。 針對你工作中接觸的各類文本數(shù)據(jù)(報告、郵件、用戶反饋等),規(guī)劃一個利用NLP技術(shù)(如分類、摘要、信息提?。┨嵘驶颢@取洞察的具體項目。
優(yōu)秀作業(yè) 作者
第三主題
針對大語言模型的應(yīng)用。 結(jié)合你的專業(yè)領(lǐng)域,構(gòu)想一個利用大語言模型(如文檔生成、智能問答、知識庫構(gòu)建)來提升創(chuàng)造力、生產(chǎn)力或客戶服務(wù)水平的應(yīng)用場景,并分析其實現(xiàn)路徑與關(guān)鍵考量。
優(yōu)秀作業(yè) 作者
第四主題
Transformer架構(gòu)自提出以來經(jīng)歷了持續(xù)演進,從標(biāo)準(zhǔn)Transformer發(fā)展到MoE、線性注意力、SSM等高效變體。請圍繞“Transformer架構(gòu)的演進與高效化”這一主題,完成一篇研究型小論文。
優(yōu)秀作業(yè) 作者

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