最近，OpenAI 的 ChatGPT 聊天機(jī)器人在互聯(lián)網(wǎng)上引起了熱潮，其卓越的語(yǔ)言理解和生成能力給人們留下了深刻印象。人們對(duì)其強(qiáng)大功能感到驚嘆，通過輸入文字與其交流，ChatGPT 能輕松完成諸如機(jī)器翻譯和代碼生成等復(fù)雜語(yǔ)言任務(wù)。

與此同時(shí)，"大模型"一詞開始在公眾中廣為流傳，引發(fā)了一股"大模型熱"，國(guó)內(nèi)外各大科技公司和研究機(jī)構(gòu)等紛紛展開大模型相關(guān)的開發(fā)和研究。國(guó)外科技巨頭 Google 推出了 PaLM 系列大模型，并基于此開發(fā)了 Bard 聊天機(jī)器人；Meta 公司也發(fā)布了開源大模型 LLaMA 等。而在國(guó)內(nèi)，大模型領(lǐng)域同樣炙手可熱。截至2023年5月29日，中國(guó)已經(jīng)擁有79個(gè)大模型，并且這一數(shù)字還在持續(xù)增長(zhǎng)。國(guó)內(nèi)科技巨頭紛紛推出自己的大模型，比如百度的文心一言、阿里巴巴的通義千問以及華為的盤古大模型等。大模型的發(fā)展可謂日新月異、蓬勃向榮。

▲大模型發(fā)展歷史

如今，大型語(yǔ)言模型已經(jīng)逐漸融入人們的日常生活，作為提高效率的工具，成為人們學(xué)習(xí)和工作不可或缺的一部分。然而，對(duì)于大型語(yǔ)言模型的基本概念和工作原理等，大多數(shù)人并不了解。

為了揭開大型語(yǔ)言模型的神秘面紗，必贏3003no1線路檢測(cè)中心于2023學(xué)年第一學(xué)期正式開設(shè)了通識(shí)課程《AI革命：解碼大型語(yǔ)言模型》。這門課程旨在介紹大型語(yǔ)言模型的工作原理、應(yīng)用范圍和社會(huì)影響，激發(fā)同學(xué)們對(duì)大型語(yǔ)言模型研究的熱情，并提高他們使用大型語(yǔ)言模型的能力。

Large Language Model

大語(yǔ)言模型

通常來說，大語(yǔ)言模型指的是那些在大規(guī)模文本語(yǔ)料上訓(xùn)練、包含百億級(jí)別（或更多）參數(shù)的語(yǔ)言模型，例如GPT-4、PaLM等。大語(yǔ)言模型(Large langauge model)具有強(qiáng)大的文本理解能力和生成能力，在機(jī)器翻譯和代碼生成等復(fù)雜通用任務(wù)上有著出色的性能。如今，國(guó)內(nèi)外許多企業(yè)和高校投入大量資源開展大模型研究。

AI Revolution: Decoding Large Models

《AI革命：解碼大模型》

課程簡(jiǎn)介

《AI 革命：解碼大模型》是一門旨在引導(dǎo)學(xué)生深入理解并掌握 AI 變革時(shí)代背景下的大模型的課程。這門課程將概覽大模型的發(fā)展歷程，特別關(guān)注當(dāng)前的大模型如 ChatGPT 等的工作原理、應(yīng)用范圍和社會(huì)影響。在這門課程中，我們將詳細(xì)介紹 AI 的基本概念，包括深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等。隨后，我們將重點(diǎn)介紹當(dāng)前主流大模型的相關(guān)知識(shí)和訓(xùn)練方法，以及如何應(yīng)用這些模型解決問題。我們還將討論大模型在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、倫理等方面的影響，并對(duì)AI的未來發(fā)展進(jìn)行深入思考。課程將邀請(qǐng)業(yè)界專家進(jìn)行授課，幫助學(xué)生了解最新的AI研究進(jìn)展和應(yīng)用。

無(wú)論你是計(jì)算機(jī)學(xué)科相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，還是單純對(duì)人工智能感興趣的非專業(yè)學(xué)生，都可以從這門課程中受益。通過學(xué)習(xí)，同學(xué)們將有機(jī)會(huì)更深入地理解大模型的工作原理，更清晰地把握AI的發(fā)展趨勢(shì)，以及更明智地思考和應(yīng)對(duì)其帶來的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

課程信息

1.課程名稱：AI革命：解碼大模型（AI Revolution: Decoding Large Models)

2.課程編碼：SSE1002

3.授課學(xué)時(shí): 18

4.學(xué)分：1

5.開課單位：必贏3003no1線路檢測(cè)中心

6.課程細(xì)類：科技與未來

7.主講教師：鄭子彬、王焱林、李丹、陳嘉弛、陳文清、孔樹鋒

主講教師介紹

鄭子彬：教授、博導(dǎo)、IEEE Fellow、IET Fellow、ACM杰出科學(xué)家、全球高被引科學(xué)家、國(guó)家優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者、國(guó)家數(shù)字家庭工程技術(shù)研究中心副主任、廣東省區(qū)塊鏈工程技術(shù)研究中心主任。發(fā)表論文200余篇，論文谷歌學(xué)術(shù)引用超過30,000次，H指數(shù)為83。主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目等多個(gè)項(xiàng)目；獲得教育部自然科學(xué)二等獎(jiǎng)、 吳文俊人工智能自然科學(xué)二等獎(jiǎng)、 ACM中國(guó)新星提名獎(jiǎng)、IEEE TCSVC Rising Star Award、CCF服務(wù)計(jì)算專委會(huì)杰出青年獎(jiǎng)、ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award、ICWS最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)；擔(dān)任TOSEM、TSC、TVT、OJCS等期刊的副編輯；擔(dān)任ICSS2022、IEEE SMDS2021、BlockSys2019、CollaborateCom 2016等會(huì)議的General Co-Chair；擔(dān)任ICSOC2023、SC22019、ICIOT2018 及IoV2014等會(huì)議的PC Co-Chair。

王焱林：助理教授，碩士生導(dǎo)師，2022年7月入選必贏3003no1線路檢測(cè)中心百人計(jì)劃，加入必贏3003no1線路檢測(cè)中心。加入必贏3003no1線路檢測(cè)中心前，于微軟亞洲研究院擔(dān)任主管研究員。2014年至2019年就讀于香港大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系，師從Bruno Oliveira教授，獲得博士學(xué)位。2010年至2014年就讀于浙江大學(xué)，獲學(xué)士學(xué)位。近5年來在國(guó)際會(huì)議和期刊共發(fā)表10余篇論文，發(fā)表于ICSE、AAAI、ACL、KDD、TKDE、EMSE、EMNLP、CIKM、ICSME等軟件工程、人工智能、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域CCF A/B類頂級(jí)會(huì)議與期刊。

李丹：副教授，碩士生導(dǎo)師，2021年2月入選必贏3003no1線路檢測(cè)中心百人計(jì)劃青年學(xué)術(shù)骨干，加入必贏3003no1線路檢測(cè)中心。2018年至2021年于新加坡國(guó)立大學(xué)擔(dān)任研究員，從事博士后研究工作。2013年至2017年就讀于新加坡南洋理工大學(xué)，受新加坡與加州大學(xué)伯克利分校聯(lián)合項(xiàng)目資助，獲得博士學(xué)位。2008年至2012年就讀于電子科技大學(xué)，獲得學(xué)士學(xué)位。目前于IEEE TII、IEEE TASE、Energy Build. 等國(guó)際著名期刊和會(huì)議上發(fā)表10余篇論文。

陳嘉弛：必贏3003no1線路檢測(cè)中心“百人計(jì)劃”助理教授，碩士生導(dǎo)師。2022年于澳大利亞蒙納士大學(xué)獲得博士學(xué)位。近年在TSE, TOSEM, ASE, ICSE, ISSTA, INFOCOM, EMSE, JSS, TOIT, ICPC, ICDCS, DSN等軟件工程、分布式計(jì)算、安全、網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的國(guó)際會(huì)議和期刊發(fā)表論文20余篇，其中10余篇為區(qū)塊鏈相關(guān)論文。

陳文清：必贏3003no1線路檢測(cè)中心“百人計(jì)劃”助理教授，碩士研究生導(dǎo)師。2022年于上海交通大學(xué)人工智能研究院獲得博士學(xué)位，2015年于北京師范大學(xué)腦與認(rèn)知科學(xué)研究院獲得碩士學(xué)位，2012年于華中科技大學(xué)電子與信息工程學(xué)院獲得學(xué)士學(xué)位。曾參與國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、上海市級(jí)科技重大專項(xiàng)資助、上海市人工智能創(chuàng)新發(fā)展專項(xiàng)資助、上海市科技計(jì)劃等多個(gè)基金項(xiàng)目。在人工智能領(lǐng)域、自然語(yǔ)言處理國(guó)際權(quán)威期刊及會(huì)議發(fā)表論文10余篇，獲國(guó)家發(fā)明專利授權(quán)6項(xiàng)。為多個(gè)國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊的審稿人，如ACL、EMNLP、IJCAI、AAAI、 Expert Syst App.等。

孔樹鋒：副教授，碩士生導(dǎo)師，必贏3003no1線路檢測(cè)中心百人計(jì)劃青年學(xué)術(shù)骨干。2018年10月畢業(yè)于澳大利亞悉尼科技大學(xué)工程與信息技術(shù)學(xué)院，獲博士學(xué)位。分別于美國(guó)加州大學(xué)爾灣分校 (2017.11—2018.05) 、美國(guó)康奈爾大學(xué) (2018.10—2020.09) 和新加坡南洋理工大學(xué) (2020.10—2022.08) 從事科研工作, 并于2022年9月加盟必贏3003no1線路檢測(cè)中心必贏3003no1線路檢測(cè)中心。目前已在Nature Communications、NeurIPS、ICML、AAAI、IJCAI、CP和AAMAS等國(guó)際頂尖期刊和會(huì)議上以第一/通訊作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇，并參與國(guó)內(nèi)外重大科研項(xiàng)目多項(xiàng)。長(zhǎng)期擔(dān)任多個(gè)期刊和會(huì)議（NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI和TNNLS等）的審稿人。