미래를 여는 빅스타들이 모였다│인공지능 혁신기술 워크숍 3단계가 완벽하게 마무리됐다

2023년 8월 19~20일, 중국 인공지능학회는 절강성 항저우 주최로 중국 인공지능학회 펠로우즈 홈(항저우역) 주최로 제3회 인공지능 혁신 기술 워크숍 "다중 모드 대형 모델 기술 프론티어 및 응용"을 개최했습니다. 미래과학기술도시관리위원회. 이번 워크숍은 온·오프라인을 결합해 성공적으로 진행됐으며 총 관객 수는 16만명이 넘었다

이 워크숍은 학문적 교류를 촉진하고 기술 혁신을 촉진하는 것을 목표로 뜨거운 주제인 "Multimodal Large Models"에 중점을 둡니다. 푸단대학교의 Qiu Xipeng 교수와 칭화대학교의 Xu Feng 부교수가 공동으로 이번 워크숍의 학술 디렉터를 맡고 있습니다. Song Ruihua 부교수, Dai Jifeng 부교수, Sun Tianxiang 박사, Wang Bingning 씨, Zhao Junbo 연구원, Yan Ming 씨를 포함하여 다중 모드 대형 모델 및 관련 분야에서 중요한 영향력을 가진 6명의 전문가 및 학자도 참여했습니다. 청중을 가르치기 위해 강사 그룹에 초대되었습니다. 멋진 학술 축제였습니다. 워크숍이 시작되는 동안 청중들은 열정적으로 상호작용에 적극적으로 참여했습니다. 강의가 끝난 후에도 강사진들은 온·오프라인 청중들을 대상으로 한 질문에 한 명씩 답변을 이어가며 화기애애한 분위기를 이어갔다.

쉬펑 부교수

8월 19일부터 20일까지 이틀 동안 강사들은 이론 연구부터 실제 적용까지 엄격하고 흥미로운 방식으로 온라인 및 오프라인 학생과 청중에게 6가지 훌륭한 지식의 향연을 선사했습니다

다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다. 강의 1: "다중 모드 이해 및 인공 지능 생성" Song Ruihua

8월 19일 오전, 송 루이화 부교수님이 첫 번째 강의를 하셨습니다 - "다중모드 이해와 인공지능 창조". 정식 강의에 앞서 송 루이화(Song Ruihua) 부교수는 먼저 '멀티모달리티(Multimodality)'의 개념과 멀티미디어와의 관계, 그리고 그것이 왜 갑자기 인기를 끌게 되었는지를 간단하고 이해하기 쉽게 설명했습니다. "다중 모드"와 관련된 기본 정보를 소개한 후 송 루이화 부교수는 Wenlan 모델 1.0-3.0을 소개하기 시작했으며 "다중 모드와 텍스트 사전 학습 모델 간의 텍스트 임베딩 차이에 관한 연구"의 전체 과정과 결과를 공유했습니다. 활발한 강의가 끝난 후 송 루이화(Song Ruihua) 부교수는 다중 모드 이해와 창작의 추세를 요약하고 청중이 앞으로 더 어려운 문제를 해결하기 위해 전진하도록 독려했습니다

송루이화 부교수

강 2: "비주얼 베이직 대형 모델" Dai Jifeng

워크숍의 두 번째 수업인 "비주얼 베이직 대형 모델"은 Dai Jifeng 부교수가 진행했습니다. 그는 수업시간에 일반 대형모델이 인공지능의 발전을 주도하고 있다고 지적했다. "매우 큰 규모의 시각적 모델"과 관련 기술 경로에 중점을 두고 Dai Jifeng 부교수는 다음 강의에서 LLM(대규모 언어 모델)의 강력한 기능을 설명했을 뿐만 아니라 이를 칭찬했습니다. 일반 인공지능 발전의 이정표가 되었습니다.

대 지펑 부교수

다시 작성해야 하는 내용은 다음과 같습니다. 강의 3: Sun Tianxiang의 "대화형 대규모 언어 모델"

8월 19일 오후, Sun Tianxiang 박사는 "대화형 대규모 언어 모델"이라는 제목의 세 번째 강좌를 진행했습니다. 강좌 내용은 크게 사전 학습 데이터, 자연어 기반 모델, 대화 언어 모델, OpenLMLab 등 4가지 부분으로 구성됩니다

쑨티엔샹 박사

강 4: "대규모 언어 모델의 훈련 및 최적화 방법" Wang Bingning

8월 19일 오후, 매우 훌륭한 선생님이신 왕빙닝 선생님께서 이번 워크숍의 네 번째 강의인 "대형 언어 모델의 훈련 및 최적화 방법"을 가져오셨습니다. 그는 먼저 언어 모델의 개발 역사를 체계적으로 검토했으며 최근 몇 년 동안 언어 모델의 개발이 초선형적이고 릴리스 빈도가 가속화되고 있음을 지적했습니다. 다음 강의에서 그는 대형 언어 모델의 기본 프레임워크와 최적화 방법에 대해 자세히 설명했으며 마지막에는 대형 언어 모델에 대한 자신의 비전과 중국 인터넷 대형 언어 모델에 기여하겠다는 의지를 낙관적으로 표현했습니다.

왕빙닝 선생님은 정말 좋은 선생님이에요

다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다. 강의 5: "TableGPT - 대형 모델 구현을 위한 긴 여정에 대한 예비 연구" Zhao Junbo

8월 20일 오전, Zhao Junbo 연구원은 다섯 번째 강의인 "TableGPT - 대형 모델 구현을 위한 긴 여정에 대한 예비 연구"를 가져왔습니다. 그는 강연에 앞서 왜 관련 연구 과정이 길고 여러 가지 어려움과 난관이 있기 때문에 강의 제목에 '환난 극복'이라는 단어를 추가했는지 유머러스하게 설명했습니다. 청중도 동일한 연구 과제에 직면하게 됩니다. 이후 Zhao Junbo 연구원은 팀원과 연구 배경을 간략하게 소개하고 엄격한 LLM을 선택한 이유와 최종적으로 "TableGPT" 및 기타 일련의 문제를 선택한 이유를 설명했습니다. 이어진 강의 과정에서 자오 연구원은 'TableGPT'의 기능과 구현 과정, 솔루션을 소개했고, 마지막에는 일반 LLM에서 도메인 LLM으로 가는 것은 문과 학생에서 이과 학생으로의 전환과 같다고 유머러스하게 결론지었다. . , "환난을 극복하다"에 비유됨

조준보 연구원

다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다. 강의 6: "Dharma Academy Tongyi mPLUG 다중 모드 대형 모델 기술 및 응용" Yan Ming

8월 20일 오후 Yan Ming 선생님은 이번 워크숍의 마지막 강의인 "Dharma Academy Tongyi mPLUG 다중 모드 대형 모델 기술 및 응용"을 가져왔습니다. 그는 먼저 다중 모드 대형 모델 기술의 개발 이력을 간략하게 요약한 다음, 그의 팀의 다중 모드 연구의 두 가지 경로에 중점을 두었습니다. 하나는 mPLUG: 모듈식 다중 모드 사전 훈련 대형 모델 기술 시리즈입니다. 그 중 하나는 대형 모델과 소형 모델 간의 협업을 위한 Agent 시스템입니다. 마지막으로 Yan Ming 선생님은 "ModelScope"의 실제 적용과 관련된 주제에 대해 자세히 설명하고 자세히 설명해 주셨습니다.

옌밍 선생님

이 시점에서 제3회 인공지능 혁신 기술 워크숍 "멀티모달 대형 모델 기술 프론티어 및 응용"의 6개 과정이 종료되었습니다. Qiu Xipeng 교수는 워크숍을 온라인으로 요약하여 6명의 전문가와 학자들의 훌륭한 교육 내용을 검토했으며 학문 소개부터 적용까지 이러한 연구의 최첨단 결과가 청중에게 신선한 느낌을 주었다고 지적했습니다. 또한, Qiu Xipeng 교수는 다중 모드 대형 모델 개발이 초기 단계이며 향후 개발 과정에서 기회와 도전으로 가득 차 있을 것이라고 말했습니다. 이번 워크숍은 학자들을 위한 대화형 플랫폼을 구축했습니다. 학문적 연구와 실제 적용 모두에서 함께 탐구하고, 배우고, 발전해 나가세요. (중국인공지능학회)

치우 시펑 교수

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