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第二屆自然語言處理前沿論壇在國家超級計算濟南中心順利舉辦
2024-06-19 11:29:00
齊魯工業大學（山東省科學院）
6月7日，第二屆自然語言處理前沿論壇在國家超級計算濟南中心科技園圓滿舉行。論壇邀請中國中文信息學會資深學者蒞臨國家超級計算濟南中心，重點圍繞自然語言處理領域前沿熱點問題，聚焦大模型能力與價值對齊、可解釋性AI、算力網絡關鍵技術、大模型推理與語言機製、大模型腦神經解碼、大模型的產業應用等學術話題，進行了精彩報告與熱烈討論。複旦大學黃萱菁教授、清華大學馬少平教授、哈爾濱工業大學秦兵教授、江西師範大學王明文教授、國家超級計算濟南中心主任王英龍研究員、北京語言大學楊爾弘教授、中國科學院自動化研究所趙軍研究員、蘇州大學周國棟教授、中國科學院自動化研究所宗成慶研究員出席論壇。來自齊魯工業大學（山東省科學院）及山東省內兄弟院校的百餘名老師和同學共同參與此次活動。
論壇開幕式由齊魯工業大學（山東省科學院）計算機科學與技術學部主任吳曉明主持。
活動啟幕
在開幕式致辭中，王英龍首先對與會專家來訪表示熱烈的歡迎，並對計算學部的整體發展狀況、在大模型領域的研究進展與規劃進行詳細介紹。進而王英龍表示，自然語言處理作為人工智能領域的重要分支之一，具有廣泛的應用前景和深遠的社會影響，希望本次論壇能夠成為各位來賓與專家凝聚價值共識、交流碰撞思想的橋梁，為推動自然語言處理技術在齊魯大地進一步發展和壯大起到重要的作用。
精彩報告
與會專家結合自身科研工作，圍繞自然語言處理領域的前沿熱點問題，進行了精彩的報告。
依據報告次序，具體介紹如下：
黃萱菁教授 複旦大學計算機學院
報告題目：大模型能力與價值對齊
報告內容：黃萱菁教授首先介紹了大模型的發展曆程，並通過剖析國內最新人工智能的政策導向，引出人類與大模型價值觀對齊問題。而後，報告從大模型價值觀對齊、大模型能力對齊兩個方麵展開；在大模型價值觀對齊方麵，黃萱菁對數據驅動的大模型價值觀對齊方法以及具體實施細節進行了詳細的介紹，包括RLHF-PPO等算法；在大模型能力對齊方麵，黃萱菁介紹了機器人及智能體的能力對齊、翻譯信達雅對齊、代碼推理能力對齊、代碼生成能力對齊等；最後，報告展望了對齊技術前景，介紹了多智能體競爭、MOSS大模型生態的相關工作，指明了未來的研究方向。
馬少平教授 清華大學計算機科學與技術係
報告題目：人工智能導論課程建設
報告內容：馬少平教授指出，隨著人工智能的火熱發展，人工智能導論課程開課範圍正逐步擴大到各個理工科院係、文科院係等，逐步成為重要的通識教育課程；如何從繁雜的知識體係中，針對不同的對象選取合適的教學內容，已成為人工智能導論課程建設的首要問題。針對這一問題，馬少平指出需對人工智能發展曆史進行梳理，並在不同階段選擇主要經典方法作為課程的教學內容；對課程內容進行難度分級，為不同背景的學生提供合適的教學內容。最後，為方便學生自學，馬少平介紹了自己曆時十餘年編寫的教材《艾博士：深入淺出人工智能》，並展示了配套的PPT以及教學視頻。該報告為人工智能導論課程建設做了詳細的指導規劃，對於人工智能人才的培養具有重要意義。
秦兵教授 哈爾濱工業大學計算學部
報告題目：可解釋性AI與大語言模型
報告內容：秦兵教授首先回顧了大語言模型與可解釋性AI的發展，然後係統地介紹了可解釋性AI技術如何助力大語言模型，以及大語言模型如何助力可解釋性AI的發展。在可解釋性AI技術助力大語言模型方麵，秦兵介紹了基於歸因方法的大語言模型分析、基於示例的解釋與大語言模型調試、通過可解釋性的提示增強大語言模型、通過知識增強提示輔助大語言模型。在大語言模型助力可解釋性AI方麵，秦兵係統梳理了大語言模型增強可解釋性的各種框架與方法。最後，秦兵重點強調了可解釋性AI與大語言模型之間相互促進和補充的重要關係，並展望了可解釋性AI與大語言模型的發展方向。
王明文教授 江西師範大學計算機信息工程學院
報告題目：基於文本提示的產品缺陷檢測算法
報告內容：王明文教授指出，近年來隨著大模型的井噴式發展，越來越多的傳統視覺任務開始嚐試借助文本提示中的語義邏輯關係來提升任務的識別精度和模型的泛化能力。隨後，王明文簡要介紹了工業缺陷檢測以及文本提示下的工業缺陷檢測，並詳細介紹了三種不同的基於文本提示的算法：基於缺陷描述的缺陷樣本生成算法、基於缺陷描述的缺陷互動標注算法、基於缺陷描述的缺陷檢測算法。最後，王明文展示了基於這些算法開發的工業產品——缺陷檢測原型係統的具體應用和效果。
王英龍研究員 國家超級計算濟南中心
報告題目：算力網絡關鍵技術與應用實踐
報告內容：王英龍研究員首先強調了算力在當今大模型時代的重要價值，指出算力設施的建設是時代所需、國家之要，而算力網絡的通暢是算力設施的重要保障。隨後，王英龍介紹了國家超級計算濟南中心近年來取得的進步和成果，並闡述了國家超級計算濟南中心建設規劃的三期策略；針對算力網絡發展麵臨的挑戰，講述了融合算力生產、互聯和配給網絡的體係結構，研發了基於FPGA 的高速協議轉換，突破了長距無損IB高速通信技術；介紹了國家超級計算濟南中心研發的基於算力互聯網的算網操作係統，實現了算網資源一體化調度、任務統一分發和協同運行、數據統一存儲與高效流轉。最後，報告展示了針對智慧海洋、智慧醫療等場景開展的算力互聯網協同應用，展望了未來算力互聯互通、協同發展的美好前景。
趙軍研究員 中國科學院自動化研究所
報告題目：大模型推理機製研究
報告內容：趙軍研究員指出，推理是人類智能的重要組成部分，隨著人工智能進入大模型時代，研究大模型的推理機製愈發重要。報告首先介紹了大模型推理機製分析的背景和意義，並分析了現有的推理測試基準。然後，報告從探究影響因素、分析作用關係、解釋推理機製三方麵，重點介紹了目前大模型推理機製分析的主要工作。最後，趙軍對大模型推理機製進行了總結，並對下一步的研究方向做出了展望。
周國棟教授 蘇州大學計算機科學與技術學院
報告題目：語言機製
報告內容：周國棟教授指出認知科學的關鍵是語言機製問題，從形式主義、功能主義和認知主義等多方麵深入探討了語言機製問題。首先，周國棟引用了Hans-Georg Gadamer的觀點，指出語言機製不僅是一個技術問題，更是一個哲學問題。而後，周國棟探討了自然語言理解和語言學的關係，指出自然語言理解需要結合形式語言學和功能語言學的理論，通過認知方式實現對語言的統一解釋。最後，周國棟指出語言理解可以視為篇章理解和知識圖譜的組合，並強調了理解語言機製對於自然語言處理發展的重要性。
宗成慶研究員 中國科學院自動化研究所
報告題目：基於大語言模型的腦神經解碼方法
報告內容：宗成慶研究員指出，自2022年起，以ChatGPT為代表的大語言模型成為舉世矚目的熱點，為人工智能領域提供了新的研究範式，同時也為探索人類大腦語言理解的神經機製提供了新的機會和可能。報告中，宗成慶圍繞兩個問題來討論大語言模型與腦神經解碼的結合：人腦是如何實現語言表征和理解的？能否根據腦神經影像和腦電等數據實現大腦語言的有效解碼？而後，宗成慶介紹了兩個數據集：用於漢語概念表征研究的功能性磁共振成像（fMRI）數據集和多模態同步神經影像數據集，並指出這兩個數據集對該類問題研究的重要作用和價值。隨後，報告著重介紹了基於預訓練語言模型的詞彙和連續文本神經解碼方法。最後，宗成慶分析了未來大語言模型的發展趨勢，並展望了大語言模型與人類大腦語言理解的神經機製對齊的若幹研究方向。
交流討論
交流環節，與會師生和各位專家進行了熱烈的討論。通過與專家們的互動，參會師生對大模型時代如何更好地開展相關工作有了更加明確的認識。同時，專家們對大模型現存問題進行的深刻剖析也讓大家有了更加清晰的努力方向。與會師生紛紛表示，此次論壇深刻啟發了未來科研工作的新思路、新方法、新方向，衷心感謝與會專家能夠蒞臨指導。
論壇閉幕
國家超級計算濟南中心副主任潘景山對本次自然語言處理前沿論壇進行了閉幕總結。潘景山對各位與會專家的蒞臨指導表示感謝，並期待國家超級計算濟南中心能夠與各位專家建立更加深入的合作關係，期待國家超級計算濟南中心能夠有機會再次承辦自然語言處理前沿論壇等學術活。
參觀超算
論壇期間，與會專家共同參觀了國家超級計算濟南中心展廳，深入了解國家超級計算濟南中心的發展曆程、主要業務及科研成果。（通訊員：鹿文鵬 管紅嬌）
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