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讲座开始时,王老师先向大家介绍了大模型的概念。大模型是指参数规模庞大、能够处理大规模数据、拥有卓越性能的深度学习模型,王老师深入解释了大模型的核心思想,包括深度神经网络的结构、参数量的规模和训练策略。通过案例分析,王老师展示了大模型在图像识别、自然语言处理等领域取得的显著成果。
随后,王老师深入介绍了当前大模型领域的现状,着重强调了大模型领域的多方面发展趋势、研究热点和面临的挑战。而在这个日新月异的领域中,语言能力的显著提升成为引发质变的关键。王老师详细阐述了语言模型的演进,从最初的数量级到当前令人瞩目的语言生成模型,展示了量变引发质变的过程。紧接着,王老师向大家介绍了大模型的热门研究方向,其中一个引人注目的方向是增加上下文长度及其挑战,并深入解析了这个方向的背后原理和意义。
最后,王老师展望了大模型在认知智能领域的未来发展,向大家介绍了多个引人瞩目的研究方向,包括多模态融合、新模型架构、安全性可靠性、数学能力、逻辑推理能力等等。此外,在互动环节,同学们积极提问,王老师耐心回答,为同学们搭建了与专业大咖深度交流的平台。