走向生成式人工智能——解锁教育与科研的无限可能

从智能写作到图像生成

从代码编写到数据分析

AI正在科研教学领域

展现出强大的生命力

AI在科研中有哪些具体应用场景?

有哪些潜在价值?

又该如何利用AI助力科研?

七月的贵阳,细雨绵绵,甲秀楼在雨中更显古朴,与南明河倒影相映成趣,宛如一幅水墨画,走进小吃店,一碗热腾腾的牛肉粉或酸辣可口的酸汤鱼,是最佳慰藉。在这个凉爽湿润的时刻,由中国科学院人才交流开发中心于7月27日主办的第四期“人工智能大模型辅助科研教学实践与企事业单位效能提升”高级研修班在贵阳隆重举行,吸引着来自全国各地的学者与业界精英通过现场和线上直播形式,共同探索大语言模型的奥秘。

在课程开始的前一天,来自五湖四海的学员们如约汇聚于这座城市,他们或结伴而行,或独自前往,有同事间笑语盈盈,共赴知识的盛宴;有师生相伴,传承与创新在此交织,满怀对未知的探索。每一位踏入会场的心灵,都怀揣着对大模型世界无尽的好奇与憧憬,心照不宣地踏上这场揭秘科技奥秘的旅程。空气中弥漫着期待与兴奋的混合气息,预示着即将开启的不仅是一次学习之旅,更是一场智慧与灵感的深度碰撞。

      大语言模型学术讲座于27日正式拉开序幕,中国科学院人才交流开发中心中高级人才部汤主任作为开场嘉宾致辞,强调了人工智能不仅是技术的革新,更是人类智慧的延伸。在这个快速变化的时代,掌握人工智能的核心技术,培养具有创新思维和实践能力的专业人才,是推动社会进步、解决全球性挑战的关键所在。

-汤主任致辞现场-

随着汤主任的致辞落下帷幕,中国科学院软件所王老师开始了正式的授课内容。第一天上午,王老师重点介绍了国内开源大模型的应用。现场演示了国内顶流大模型通义千问,详细介绍了通义千问的多模态融合、常用提示词和效率工具。

印象较为深刻的是来自大庆师范学校的贾老师提出问题“如今大模型百花齐放,对于我们科研工作者,在写论文的时候哪个大模型会更好用”,王老师回答到,“因大模型的原理是按照概率生成下一个词,存在一个人为判定的过程。大家在写论文的时候,推荐使用Aminer+文心一言的组合拳,这样生成的答案更可靠,更严谨”

-上课现场-

中午时刻,是各学员与老师之间思想碰撞的时刻。下午,王老师深入浅出的讲解了大语言模型的原理,带领学员揭开其中的奥秘。王老师以非技术、非数学的方式,通俗易懂的讲解了大语言模型原理实质是根据大量的数据,预测下一个文字。在讲解完原理之后,王老师带领大家实操了应用通义灵码给生成代码,解决代码报错问题。

-王老师授课现场-

时间飞快,一天的课程结束了。第二天上午,王老师用自己丰富的实践经验,给学员讲解了设计提示词技巧,如何编写一个正确的提示词。以写论文为案例,带领大家多次练习提示词编写。王老师强调到,同一个大语言模型,提示词不同生成的内容不同,甚至会有很大差别。也就是说,提示词工程是一个更好使用大模型的方法。

                                                -学员课堂互动-

第二下午开始,课程主讲老师是徐老师。徐老师系统介绍了如何利用公开的大模型,我们直接使用大模型只能处理单任务,当我们面临多任务,重复任务处理时,通过调用大模型API可以提高我们的效率。

-徐老师指导现场-

       第三天上午,徐老师从GPT助力办公入手,讲解了GPT在教学、论文、绘图场景下的应用。在论文场景下的应用,徐老师从选题、创建论文结构、撰写摘要、文献综述、数据分析,带领学员实操,提升学员的应用能力。

       时间飞快,课程来到第三天下午,徐老师系统讲解了微调和部署大模型,课堂上带领学员在自己电脑上部署了一个小模型,大家收获满满。

9月相约武汉

你是否因为错过了贵阳线下课程而遗憾呢?

别担心,我们听到你们的呼声啦!

为了让更多小伙伴能够参与到学习中,

已开通9月份第六期武汉线下课程!

“人工智能赋能科研教学实践与企事业单位效能提升”

中国科学院自动化研究所紫东太初大模型团队老师亲临授课

2024年9月25 日-28 日(25 日全天报到)

武汉市 (详细信息报名后另行通知)

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