本期為TechBeat人工智能社區(qū)第515期線上Talk！

北京時間7月20日(周四)20:00，北京航空航天大學碩士研究生—王澤坤的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “在LLM之上還能創(chuàng)造哪些價值？百頁綜述梳理后 ChatGPT 技術(shù)鏈”，屆時將分享當下大模型的研究焦點，即如何建立更全面的框架，以改善大模型與人、與知識庫、與模型、與工具和與環(huán)境的交互，并提出了“交互式自然語言處理”。

Talk·信息

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主題：在LLM之上還能創(chuàng)造哪些價值？百頁綜述梳理后 ChatGPT 技術(shù)鏈

嘉賓：北京航空航天大學碩士研究生 王澤坤

時間：北京時間 7月20日(周四)20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

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Talk介紹

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ChatGPT 對 NLP 產(chǎn)生了翻天覆地的影響，一時間，人們開始相信“NLP已經(jīng)被解決”。然而，在大模型的實際應用中我們發(fā)現(xiàn)，大模型仍然具有一些難以克服的問題，如對齊、幻覺、長文本處理等。在這篇綜述中，我們系統(tǒng)梳理了當下圍繞著大模型的研究焦點，即如何建立更全面的框架，以改善大模型與人、與知識庫、與模型、與工具和與環(huán)境的交互，并提出了“交互式自然語言處理”。一方面，通過大模型與外部實體的交互，可以緩解大模型自身的一些固有問題并擴展大模型的功能與特性；另一方面，通過將大模型視作廣義環(huán)境中的智能體，交互特性是大模型通往通用人工智能的一把鑰匙。

Talk大綱

1、背景和動機

2、相關(guān)工作

3、從交互對象的維度

（1）大模型與人交互

（2） 大模型與知識庫交互

（3）大模型與模型、工具交互

（4）大模型與環(huán)境交互

4、從交互媒介的維度

（1）通過自然語言交互

（2）通過形式語言交互

（3） 通過編輯語言交互

（4）通過機器語言交互

（5）通過共享記憶交互

5、從交互方法的維度

（1）提示技術(shù)：上下文學習 (In-Context Learning)、思維鏈、提示級聯(lián)等

（2）微調(diào)技術(shù)：指令學習、持續(xù)學習、半監(jiān)督學習、參數(shù)高效學習等。

（3）其他方法：主動學習、強化學習、模仿學習、交互信息融合等。

6、對交互的評測

7、交互特性的應用

8、倫理與安全

9、未來發(fā)展方向和挑戰(zhàn)

Talk·預習資料

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論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2305.13246

機器之心推文：

https://mp.weixin.qq.com/s/qNKM_xyYJigSGtE4J3UXXQ

Paper list：

https://github.com/InteractiveNLP-Team/awesome-InteractiveNLP-papers

Talk·提問交流

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Talk·嘉賓介紹

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王澤坤，北京航空航天大學一年級在讀碩士生，師從許可教授。研究方向為自然語言處理與多模態(tài)。他的主要研究興趣為多模態(tài)基礎(chǔ)模型、思維鏈 (Chain of Thought) 、檢索增強以及 Alignment 等。同時也在探索大型語言模型作為 agent 的技術(shù)鏈，比如工具使用、社會模擬、具身智能等。他曾在瀾舟科技、北京智源人工智能研究院等進行科研實習。

個人主頁: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=18749

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關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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