从ChatGPT分析大语言模型落地的技术挑战
成宇
目前是Protagolabs Inc. 的合伙人和Chief Research Officer。他曾经在2018年到2023年担任微软雷德蒙德研究院的首席研究员。在加入微软之前，他是IBM Research & MIT-IBM Watson AI Lab 的研究员。他的研究涵盖深度学习，特别关注模型压缩和效率、深度生成模型等。在微软期间，他曾经和OpenAI团队合作推动大语言/生成模型在微软产品中的落地，例如Github Copilot，DALL-E-2和GPT-4等。成宇博士担任（或曾经担任）各大AI顶会如CVPR、NeurIPS、AAAI、IJCAI、ACMMM、WACV 和 ECCV 的高级领域主席和领域主席。
Protagolabs Inc. 的合伙人和Chief Research Officer，曾任微软雷德蒙德研究院的首席研究员

从ChatGPT分析大语言模型落地的技术挑战

议题介绍

近几年来，随着大语言模型技术的不断演进，相关的产品正在深入地影响着科研，产业以及普通人的生活。最近出现的类似于ChatGPT和GPT-4这样的爆款产品更是在互联网上兴起了巨大的浪潮。作为一直在背后支撑大语言模型相关产品的技术团队，我们对相关产品的技术框架，用户需求和落地解决方案等有深入的了解。在本次分享中，我们将会从模型的效率，鲁棒性，和用户对接和隐私保护等方面分析大语言模型在实际应用中的挑战，并提供我们之前常用的一些技术方案和框架；同时我们也会借助GPT相关的产品作为案例来讲解相关大模型的一些技术精要；最后，我们会对该领域的前景和挑战作出预测并且提出相应的解决方案。 
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