报告人：谭明奎
报告地点：腾讯会议 749-183-180
报告时间：2022年11月15日星期二上午10：00
报告题目：大模型及部署挑战、机遇与进展
报告简介：
随着GPT-3、盘古、悟道等大模型的兴起，大模型的训练和应用已成人工智能发展的热点和趋势，在各类主流任务上都取得了惊人突破。面向多样化和资源受限的下游业务场景，如何充分利用大模型指导下游业务场景模型的高效学习，有效突破长尾应用难题，实现下游业务模型的快速部署，是大模型研发和应用的关键。然而，大模型计算代价高昂、业务场景多样化、场景数据缺乏且长尾问题严重等问题，导致大模型场景部署面临诸多挑战。针对上述问题，亟需重新思考超大模型背景下的知识蒸馏、模型压缩、迁移学习等课题，实现多样化场景下的模型高效迁移和部署，增强大模型在实际业务场景的落地能力。本报告介绍了依托大圣视觉大模型，鹏城国家实验室在智能交通等下游场景的部署应用探索。
报告人简介：
谭明奎，华南理工大学教授，华南理工大学计算中心主任。现主持国家基金面上项目、广东省新一代人工智能重点研发项目等多项科研项目。主要从事机器学习、深度学习、人工智能安全、可信人工智能方面的研究工作，近年来以一作或者通讯作者完成的相关成果发表于人工智能顶级国际会议如 NeurIPS、ICML、AAAI、CVPR、IJCAI 和人工智能权威期刊如TPAMI、TNNLS、TIP、JMLR 等。曾获得世界华人数学家联盟最佳论文奖（ICCM Best Paper Award）、华南理工大学建校65周年校长基金“最具科研潜质”奖、2019年“TVP腾讯云最具价值专家”奖、2019年度腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究及访问学者计划技术创新奖等。
