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報告題目：大模型微調方法研究
報告人：劉鑫
報告時間：2024年1月25日(周四)15:00-17:00
報告地點：線上騰訊會議（928-812-090）
報告介紹：近年來，大語言模型成為人工智能領域最受關注的技術，引發(fā)了自然語言處理領域新的研究范式。在大語言模型訓練實踐中，參數(shù)微調是其中非常重要的一個環(huán)節(jié)，允許用戶在資源受限條件下，通過調整少部分參數(shù)來提升模型理解用戶指令、解決下游任務的能力。報告簡要介紹了2019年-2023年以來40余種主要的大語言模型微調方法，對每種方法的原理、微調位置及方法特點作了歸納介紹及比較，并從計算的視角出發(fā)，著重分析比較了各類方法的參數(shù)量、內存消耗和計算量，對大語言模型微調策略給出建議。
嘉賓介紹：劉鑫，國家并行計算機工程技術研究中心研究員，主要研究方向為并行算法和并行應用軟件設計。擔任神威系列智能計算機系統(tǒng)常務副總設計師。曾獲2014 年度“清華大學-浪潮集團計算地球青年人才”，2017年度“CCF-IEEE CS青年科學家獎”2021年度ACM Gordon Bell Prize2022年國防創(chuàng)新卓越青年項目資助，2023年“萬人計劃”科技領軍人才等獲省部級及其以上科技獎勵12項，獲批咨詢報告12項，發(fā)表論著400余篇(部)，總引用次數(shù)1.3萬余次。