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13:30—13:50
ヤン・ジュン
命令調整された大規模言語モデルの仮想プロンプト インジェクション
13:50—14:10
寧学飛
SoT: 並列デコードを使用して LLM を高速化する試み
14:10—14:30
張瑞琦
訓練されたトランスフォーマーがコンテキスト内で線形モデルを学習
14:30—14:50
ウェイライ
命令GPT-4: MiniGPT-4を微調整するための200命令パラダイム
14:50—15:10
袁正
大規模言語モデルを使用した数学的推論の学習におけるスケーリング関係
15:10—16:00
パネル
1. 大規模な言語モデルの機能を包括的に評価するにはどうすればよいですか? 大規模な言語モデルのパワーとセキュリティのバランスを取るにはどうすればよいでしょうか?
2. 大規模モデルの微調整方法は、特定のタスクにおけるモデルのパフォーマンスを効果的に向上させることができますか? 実際のアプリケーションにおける潜在的な制限は何ですか?
3. 大規模モデルは特定の能力 (数学的推論など) でどのように機能しますか? 特定の機能において大型モデルの利点を最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか?
ゲスト紹介
ヤン・ジュン
南カリフォルニア大学コンピュータサイエンス学部博士課程5年生、指導教員はXiang Ren教授、研究分野は信頼できる自然言語処理。現在、主な焦点は、データポイズニング攻撃やモデルの堅牢性など、大規模なオラクル モデルのセキュリティにあります。
個人ホームページ：https://junyann.github.io/
寧学飛
清華大学の博士研究員、共同指導教員はWang Yu教授です。彼の研究分野は効率的な機械学習です。現在、主な焦点は生成モデルの圧縮と高速化です。
個人ホームページ：https://www.ningxuefei.cc/
張瑞琦
カリフォルニア大学バークレー校統計学部の博士課程 2 年生で、主にピーター L. バートレット教授の指導の下で研究に取り組んでいます。研究分野は主に理論深層学習と理論強化学習です。現在は、Transformer、コンテキスト学習 (In-Context Learning) に基づく大規模言語モデルおよび理論に焦点を当てています。
個人ホームページ：https://rqzhangberkeley.github.io/
ウェイライ
上海交通大学の学部4年生で、研究分野はマルチモーダル大規模モデルと自然言語処理です。
個人ホームページ：https://waltonfuture.github.io/
袁正
清華大学統計センターで博士号を取得し、アリババ ダモ アカデミーで上級アルゴリズム エンジニアを務めています。主な研究方向は、大規模モデルでの位置合わせと論理的推論です。
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AI TIMEについて
AI TIME は 2019 年に設立され、科学的思索の精神を継承し、あらゆる階層の人々を招待して人工知能の理論、アルゴリズム、シナリオの応用の本質的な問題を探求し、アイデアの衝突を強化し、世界的な AI 学者を結びつけることを目的としています。業界の専門家や愛好家は、討論の形で人工知能と人類の未来の間の矛盾を探り、人工知能分野の未来を探ります。
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