CCF YOCSEF长沙举办“大模型时代,NLPer该何去何从?“观点论坛
2024-11-27 阅读量:2 小字

        

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        20241124日,由中国计算机学会(CCF)主办、CCF YOCSEF长沙分论坛组织的“大模型时代,NLPer该何去何从?“在中南大学顺利举行。

ChatGPTGPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务、生成流畅通顺,贴近人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力。在少样本零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督学习方法的性能,且具有较强的领域泛化性,对传统自然语言核心任务产生了巨大的冲击和影响。

因此,大模型的到来对于自然语言处理领域研究者NLPer来说是机遇还是挑战?NLPer应该如何在大模型时代做出创新?本论坛针对大模型时代下NLPer的发展开展辩论。

一、 活动开场

YOCSEF长沙分论坛现任主席陈荣茂(国防科技大学副研究员)详细阐述了CCF YOCSEF论坛的宗旨与使命,特别是长沙分论坛的论坛精神与社会责任感。他表示,YOCSEF作为一个促进青年学者之间交流与思想碰撞的平台,一直秉承开放和包容的文化,致力于推动信息领域的创新与发展。此外,他还介绍了YOCSEF的发言规则,强调论坛基于平等和自由讨论的原则,鼓励与会者积极发表个人观点。通过理性思辨,激发对大模型时代NLPer何去何从的问题深入思考。

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执行主席覃立波(中南大学教授)介绍了本次论坛的背景。他指出,随着时代的发展,大模型技术也在不断地完善与进步,其中,NLPer所受的影响尤为明显。那么,大模型时代的到来对于NLPer究竟是机遇还是挑战?NLPer又应该如何在大模型时代做出创新?本次论坛将这些热点问题展开讨论,并邀请两位专家进行引导发言。

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二、 引导发言

引导嘉宾于浩(联想控股副总裁)围绕《大模型时代,NLPer该何去何从?》主题进行报告。他回顾了AI在物理、化学等多个领域取得的伟大成就,并分析了大模型脱颖而出的原因,指出算法、算力和数据等是未来限制Scaling Law的重要因素。于浩博士阐述了自己对于未来大模型发展的看法,表明应该学会抛出问题,并能够结合AI业界发展之最新动向,探讨技术市场之底层逻辑。

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引导嘉宾李晨亮(武汉大学教授)围绕《大模型在推荐领域的应用》主题,对推荐系统及其现状进行了介绍,分享了大语言模型在推荐系统领域的应用与趋势以及当前主要热点与未来趋势,并在对大语言模型在推荐领域所遇到的挑战展开探讨。

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三、 思辨发言规则介绍

执行主席张永敏(中南大学教授)介绍了YOCSEF论坛发言规则,鼓励各与会者就议题积极发表言论。

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思辨议题一:大模型为NLP领域带来了哪些变革?

田植良(国防科技大学某国家重点实验室技术骨干)进行思辨引导发言。他首先从自己的角度提出对大模型中“大”的定义,并指出在大模型时代可采用小模型研究、大模型部署的思路实现大小模型的协作应用。由此,他引出大模型的出现对高校研究者是机遇还是挑战的问题,并鼓励与会者积极发表自己的言论。

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关于大模型为NLP领域带来的变革,与会讨论人员主要分为两派观点。一方面,覃立波、赵阳洋和李晨亮等与会者认为大模型的发展在带来诸多机遇的同时也带来许多挑战。他们指出,尽管大模型在自然语言处理和跨领域合作中降低了技术门槛,但其计算资源需求高、效果不稳定,且在实际应用中面临能效和增长瓶颈,特别是在高校科研中受到算力和资源的限制。同时,在大模型的趋势下,各方研究逐渐趋向同质化。另一方面,曾道建、阚世超则强调大模型在企业应用和科研中的机遇,尤其是在智能助手、数字人等领域的便捷性。他们指出,尽管大模型存在一些风险,例如假消息问题和可控性问题,但它依然是推动行业发展的关键力量。当小模型在垂直领域时,也未必一定使用大模型。与会者普遍认为,大模型和小模型应根据具体场景协同应用,并且在技术和投资的推动下,行业需加强自主研发能力,而非单纯跟随国际主流。最终,大家一致认同,大模型的未来发展应兼顾技术创新与实际应用需求,避免盲目跟风。


思辨议题三:如何看待现阶段大模型的机遇与风险?

陈壮(中南大学副教授)在引导发言中,从多角度分析了大模型的发展现状及未来可能面临的风险。他指出,大模型目前存在推理能力不足、幻觉现象频发、情感理解受限等问题。与此同时,大模型在安全性方面受到诸多挑战,尤其是在竞争激烈的技术环境中放缓步伐并不能从根本上解决问题而是应该提高安全监管的能力。他还强调,大模型与人类应以协同为主,而非取代人类。

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关于这一议题,与会者形成了多元的讨论观点。一方面,田植良和覃立波等与会者聚焦于技术发展的规律与应用边界。田植良认为技术发展是一个迭代过程,并不一定通向通用人工智能(AGI),因此应该设定规则与机制来规范发展,而非暂停发展等待安全监管的完善。覃立波则认为现阶段的大模型仍然是由人类提供算力和数据,其发展不会脱离人类掌控。

另一方面,纪军刚和于浩等与会者对大模型的潜在意识问题展开了探讨。纪军刚提到,大模型未来可能随着技术积累形成某种“意识”,类似于生物从低级向高级进化的过程。于浩则从人类需求的角度提出疑问,认为AGI的存在价值在于作为工具协助人类,而非威胁人类。同时,他认为AI是有意识的,只是可能形态不同罢了。此外,陈荣茂和张永敏则更关注大模型的伦理性与可解释性。陈荣茂从哲学视角切入,强调人类欲望在技术发展中的影响,这是人类与大模型的根本区别,即大模型距离取代人类仍然有很大的距离,并且主张大模型应被用于协助人类,而非取代人类。张永敏则强调提高大模型的可解释性,呼吁建立标准化机制,确保大模型的行为始终对人类安全无害。

关于大模型时代的机遇,其他与会者也纷纷提出了自己的观点。阚世超指出,对大模型的探索仍存在许多机遇,不应仅局限于单纯的NLP领域,也可以探索大模型在如宇宙,太空等的应用,通过发射机器人帮助人类探索宇宙等。李晨亮指出,当前大家关于大模型的研究仍然基于传统的NLP领域的范围,利用大模型促进NLP领域与其他领域的融合仍有待探索。随后,陈壮举例说,当前部分学者正在尝试大模型与其他领域融合的工作,比如将大模型与社会学、心理学的研究相结合,虽然仍然存在一些问题,但已经取得了不错的应用成果。

总体而言,与会者普遍认为,大模型的机遇与风险并存。尽管对大模型的最终形态和影响存在分歧,但大家一致认为规范与发展应当并行,大模型与人类的关系应基于协同合作,推动技术更广泛的应用与健康发展。

四、 总结

本次CCF YOCSEF长沙论坛围绕大模型时代NLPer应该何去何从进行了深入探讨。与会者从大模型为NLP领域带来了哪些变革、大模型时代学术界与工业界的NLPer如何加强合作以及如何看待现阶段大模型的机遇与风险这三个议题进行精彩且深入的讨论。会议总结出,随着大模型技术的迅速发展,NLP领域正在经历前所未有的变革,许多传统的语言处理任务取得了突破性的进展。然而,大模型的高计算成本、数据依赖性及其可解释性问题也为研究者和从业者带来了新的挑战。与会人员一致认为,虽然大模型在自然语言理解、生成等方面表现出了巨大的潜力,但其高昂的资源消耗和对数据的高度依赖,也带来了不少不确定性。如何平衡技术创新与资源消耗,如何确保大模型的公平性、透明性以及可持续发展,是未来需要重点关注的问题。总体来说,行业内的多方合作与持续创新将是推动大模型技术在NLP领域更好发展的关键。

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本次论坛由中国计算机学会(CCF)主办,中国计算机学会青年计算机科技论坛长沙分论坛(CCF YOCSEF长沙)组织,参会人员包括来自省内外高等院校、工业等十余位专家学者。

论坛嘉宾(不分先后):

于浩,联想控股副总裁

李晨亮,武汉大学教授

曾道建,湖南师范大学副教授

田植良,国防科技大学某国家重点实验室技术骨干

陈壮,中南大学副教授

阚世超,中南大学教师

赵阳洋、长沙理工大学教师

CCF YOCSEF长沙:

陈荣茂,国防科技大学,YOCSEF长沙主席

纪军刚,国防科技大学,YOCSEF长沙副主席

姜文君,湖南大学,YOCSEF长沙AC

赵真汝,湖南庚云科技有限公司,YOCSEF长沙AC

张永敏,中南大学,YOCSEF长沙AC

覃立波,中南大学,YOCSEF长沙AC


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