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可信聯邦學習與聯邦大語言模型初探

時間:2023-09-21 00:00    來源:     閱讀:

光華講壇——社會名流與企業家論壇第6580期

主題:可信聯邦學習與聯邦大語言模型初探

主講人:哈爾濱工業大學(深圳)徐增林教授

主持人:計算機與人工智能學院 劉貴松院長

時間:9月23日 15:00-17:00

地點:柳林校區經世樓D203(新財經綜合實驗室)

主辦單位:計算機與人工智能學院 科研處

主講人簡介:

哈爾濱工業大學(深圳)教授、博士生導師。曾入選國家、四川省、深圳市高層次人才計劃,現任國際神經網絡學會副理事長。2009年畢業于香港中文大學計算機科學與工程專業并獲博士學位,先后在密西根州立大學、德國馬普計算機研究所/薩爾大學、普渡大學、電子科技大學等從事研究工作。主要研究興趣為機器學習及應用,近年來主要關注聯邦學習的優化、泛化與大模型方面,發表論文180多篇,獲2016年APNNS青年學者獎。多次擔任人工智能領域的主要國際會議如AAAI/IJCAI/ACL/EMNLP等會議的領域主席和高級程序委員會成員。擔任Neural Networks 等期刊編委。

主講內容:

隨著人工智能技術特別是大語言模型的快速發展,可信聯邦學習成為了各種實際應用場景中備受關注的話題。本報告摘要圍繞可信聯邦學習展開,介紹了其在商業應用和前沿技術領域的重要性。本報告然后介紹聯邦學習和可信人工智能的基本概念,隨后介紹可信賴聯邦學習系統的主要方面。然后介紹我們提出在聯邦學習開源軟件FedLab,并介紹目前在安全性、穩健性和隱私性方面的研究進展,包括編碼聯邦聚合方案、聯邦異構優化、聯邦參數高效調優等技術。最后結合法律人工智能場景,介紹聯邦大語言模型的關鍵技術和未來展望。

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