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Abstract:
自2023年初，ChatGPT的异军突起，大语言模型在整个人工智能界甚至是日常生活中展示出了前所未有的能力，这些得益于算力限制的突破、海量数据的支撑和新算法的创新。但是在冷静过后，会发现大模型能力在具体场景下又有着很大的专业局限性，这就需要相关从业者不断地挖掘数据、场景特点并结合大模型能力打开潜在能力。本报告将展示在大模型能力工业界上的一些进展和主要思路，并着重讨论大语言模型在具体实践过程中的问题、经验和实际价值。
About the speaker:
王超，浪潮电子信息高级产品经理。2017年在山东大学物理学院、法国马赛粒子物理中心获得博士学位。硕士期间，在法国马赛粒子物理中心学习并主要从事electronID标定标准的相关工作，合作组文章发表到EPJC。博士期间从事Higgs物理前沿研究，主要研究在ATLAS探测上利用MVA分析方法寻找ttH事例的三轻子末态，信号显著度首次达到发现水平，合作组发表到PRD。2018-至今，承担分布式训练通信优化和训练加速方案设计、深度学习训练在Kubernetes上的优化工作和GPU虚拟化工作，参与大尺度下（集群规模、模型规模）的模型训练与调优工作，发表深度学习训练调度优化论文三篇（中文核心一篇）和授权专利6篇。
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