人工智能研究与应用范式正经历一场剧变,越来越多的顶级团队和杰出人才纷纷加入这一变革浪潮。作为AI大模型科研先锋,智源研究院携手一批卓越的学者与工程师,致力于将尖端技术与经验传授给有潜力的学习者,通过高效的学习方式,让更多人能迅速融入这一重要的历史进程,提升中国在这一领域的人才数量和质量。
去年12月,我们首次推出线上课程,600名尚未系统学习过AI知识的技术人员,经过两天培训,成功独立开发出广受关注的文本和图像生成以及对话机器人应用。超过97%的学员对课程给予了“非常满意”的评价。经过优化和筹备,我们现在正式与多家机构联手,与志同道合的学者、工程师共同发起“大模型前沿讲习班”。
本次讲习班面向从事科研与产业应用的学者、工程师、技术人员,以及相关专业学生。我们将通过一系列精彩课程,从基础理论到大规模生产环境实践经验,系统地介绍大模型前沿技术与应用的各个方面。
第二期讲习班焦点亮相
讲习班第一季第二期(S01E02)将在2023年4月24日至25日线下召开,我们邀请了来自顶尖科研领域的权威专家联合授课。上海交通大学助理研究员陈露,哈尔滨工业大学教授车万翔,中国人民大学准聘助理教授林衍凯,以及中国人民大学准聘助理教授李崇轩将分别讲授《基于自然语言对话的人机交互界面》、《ChatGPT的原理与实现》、《大规模预训练的基础原理与技术》、《扩散概率模型原理与前沿进展》四堂前沿课程。授课专家将从多领域交叉视角诠释当前大模型关键技术与前沿进展,旨在帮助学员们开阔科研视野,掌握前沿动向并增强实践能力。
授课 时间 | 课程 大纲 | 授课 专家 |
4月24日 上午 | 1. 任务型对话系统的经典架构以及最新进展 2. 面向复杂知识源(关系型数据库、复杂网页、APP等)的新型人机对话交互技术 3. 迈向“大一统”的对话建模,以及大语言模型在对话任务中的应用 | 陈露 |
4月24日 下午 | 1. 引言:人工智能和自然语言处理的背景、GPT系列模型的发展历程、ChatGPT的应用和重要性 2. GPT等大模型介绍: Transformer模型、大规模预训练语言模型、GPT模型的发展与改进 3. ChatGPT的实现:数据集收集与整理、模型的有指导微调、基于人类反馈的强化学习 4. 应用与展望:ChatGPT在各行业的应用、伦理与道德考虑 5. ChatGPT实现技术的总结、对未来发展的展望 | 车万翔 |
4月25日 上午 | 1. 人工智能发展历程 2. 语言模型 3. 预训练语言模型 3.1 基于特征输入的预训练模型 3.2 基于预训练-微调范式的预训练模型 3.3 预训练模型的改进方法 4. 超大规模预训练模型 3.1 从GPT3到ChatGPT的发展 3.2 ChatGPT介绍 5. 总结 | 林衍凯 |
4月25日 下午 | 1. 扩散概率模型的基本原理与学习算法 2. 扩散概率模型的加速采样算法 3. 基于条件模型与指导函数的可控生成算法 4. 多模态扩散概率模型的结构设计与训练算法 5. 扩散概率模型在三维场景建模等方向的应用 | 李崇轩 |