南京大學自然語言處理研究組2024年NLP夏令營招募公告

發(fā)布時間：2024-06-13 編輯：保研喵

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南京大學自然語言處理研究組2024年NLP夏令營招募公告 正文

注意：該夏令營與計算機系以及人工智能學院的推免夏令營無關。
南京大學自然語言處理研究組（NJUNLP）是國內(nèi)最早從事NLP領域科研工作的團隊之一，先后承擔國家科技攻關項目、863項目、國家自然科學基金、江蘇省自然科學基金等20項，獲國家七五科技攻關重大成果獎1次、教育部科技進步獎2次、江蘇省科技進步二等獎、三等獎各一次；近3年在自然語言處理和人工智能頂級會議上（ACL、AAAI、IJCAI、EMNLP等）發(fā)表論文四十余篇，累計發(fā)表論文200+篇；多次參與自然語言處理相關的比賽和評測，并獲得第一（WMT2023-QE、WMT2022-QE（機器翻譯質(zhì)量自動評估）評測英德語言方向多個任務、CCF-BDCI2018情感分析、NLPCC2012分詞、SIGHAN2006命名實體識別）。
研究組開展的本科生NLPSummerCamp活動旨在為本科生提供了解自然語言處理及運用自然語言處理技術(shù)解決實際問題的平臺。今年該活動受到江蘇省計算機學會—2024年江蘇省研究生”計算機科學之美：從理論計算到大語言模型”暑期學校項目支持。該活動設置若干自然語言處理領域的前沿課題，每個課題由本組優(yōu)秀博士生擔任組長。在報名開始時，同學們可以自愿選擇感興趣的課題。在報名結(jié)束后，研究組將根據(jù)課題方向組織面試選拔，通過選拔的同學可以正式參與夏令營活動。完成課程和相應課題的同學在活動結(jié)束后將獲得南京大學計算機科學與技術(shù)系印發(fā)的結(jié)題證書，后期申請保研至NLP研究組時會被優(yōu)先考慮，入學后憑該證書有機會兌換相應研究生課程學分。
一、項目計劃
舉辦形式：本次夏令營采用線上與線下相結(jié)合的模式，南京大學本校生線下參與，外校學生線上參與。
項目周期：7月1日-8月11日，為期6周，前1周集中培訓，后5周自主學習，并跟隨組長進行項目實戰(zhàn)。
項目內(nèi)容：共有6個課題，后期設有通識講座、基礎課程以及學術(shù)論壇。
招募人數(shù)：計劃每個課題招募3-5名學員。
二、項目要求
申請對象：原則上僅限大三及以下的在校本科生報名，優(yōu)先考慮具有自然語言處理或機器學習基礎知識的大一、大二在校本科生。
時間安排：本次夏令營是為期六周的全程跟進學習，請有意參加夏令營的同學提前安排好時間，避免出現(xiàn)安排沖撞、時間精力不足以及中途退出等情況。
三、申請流程
網(wǎng)上申請
即日起，可登錄：https://wj.qq.com/s2/14712744/8fio/，填寫報名信息，申請截止時間為：6月18日23:59。
資格初審
申請截止后，工作小組對申請者提供的報名信息進行資格初審，面試名單，預計在6月20日以公眾號以及郵箱形式發(fā)布。面試時間初定于：6月22日-6月24日。
結(jié)果發(fā)布
面試結(jié)束后，工作小組結(jié)合學員信息以及面試情況，確定夏令營入圍名單，預計在6月26日公布。
以上項目流程公布日期均為擬定，具體時間以后續(xù)通知為準，請對夏令營感興趣的同學按照初步擬定的日期安排規(guī)劃好自己的時間，并在此期間及時關注自己的郵箱以及我們的公眾號，避免出現(xiàn)錯過通知的情況。
四、課題名稱
課題1:上下文學習增強的生物分子大語言模型研究
隨著大語言模型（LLM）和AI4Science的蓬勃發(fā)展，越來越多的工作開始關注生物分子與自然語言的聯(lián)合建模，大量生物分子LLM被提出。這些方法利用豐富的生物化學科學文獻、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)對LLM后訓練，增強了LLM對生物分子數(shù)據(jù)的理解，提高了其分子描述、分子-文本跨模態(tài)檢索的能力。但面對分子屬性預測這一更具實際意義的任務時，現(xiàn)有生物分子LLM表現(xiàn)欠佳。我們擬基于上下文學習，設計合適的示例選擇、模板設計策略，提高生物分子LLM的屬性預測能力。
課題2:大型多模態(tài)模型知識學習能力探究
大型多模態(tài)模型（LargeMultimodalModel，LMM）被認為是通向通用人工智能AGI的關鍵之一，近期受到了研究者們廣泛的關注。目前LMM在視覺感知、推理、世界知識等任務上有著出色的表現(xiàn)。對于人類而言，除了這些已經(jīng)掌握的能力外，人們在日常生活中會不斷學習新的知識，并在之后的決策中利用它。例如記住認識的新朋友的名字或某種奶茶的味道。本課題計劃探索當前最先進的開源和閉源LMM學習此類新知識的能力，并研究不同學習方法（例如情景學習和參數(shù)微調(diào)）對模型知識學習的影響。
課題3:大語言模型的結(jié)構(gòu)化文本生成
大語言模型（LLMs）在語言理解和生成方面展示了非凡的能力，它不僅能生成富有創(chuàng)造性和多樣性的回復，還能高度適應各種用戶需求。盡管LLM無拘無束的創(chuàng)造力在對話場景中十分重要，然而，當把它們集成到LLM驅(qū)動的應用開發(fā)中時，必須限制它們的輸出遵循特定的格式或標準。例如，用戶可能會要求文章摘要"嚴格少于20個字"以滿足長度限制，或者要求LLM返回能被解析的有效JSON，以滿足開發(fā)流水線的要求。
然而，即使在提示中明確定義了約束條件，目前最先進的LLM仍然無法保證生成的輸出始終符合用戶的要求。雖然研究人員提出了各種方法來提高可控性，如利用專門數(shù)據(jù)集進行有監(jiān)督的微調(diào)，但這些方法往往只關注解決范圍較窄的約束，并且受到數(shù)據(jù)和訓練成本的限制。針對以上問題，本課題重點關注LLM受控解碼策略，帶領營員探索基于有限狀態(tài)機的正則表達式約束生成以及基于下推自動機的json約束生成，同時對不同字段引入細粒度約束，并評估方法的約束能力以及對LLM性能的潛在影響。
課題4:翻譯評估視角的大語言模型可解釋性分析
大語言模型（LLM）在多類任務上都展現(xiàn)出了不俗的表現(xiàn)，然而，這些模型的復雜性和黑箱特性使得理解其內(nèi)部工作機制變得困難。本課題將從翻譯評估任務的角度，分析大語言模型的翻譯評估過程和結(jié)果，探討其可解釋性。在大語言模型中，不同的注意力頭可能具有不同的功能。通過深入研究模型在不同語言對和翻譯評估任務中的表現(xiàn)，我們希望能夠識別出語言和任務相關的神經(jīng)回路，為模型在處理翻譯評估任務時的行為給出較為可靠的解釋。進一步，探討如何根據(jù)解釋的結(jié)果來改進模型在此任務上的表現(xiàn)。
課題5:大語言模型數(shù)學推理能力探究
目前大語言模型（LLMs）在諸多任務上展現(xiàn)了強大的能力，然而，即使是最強大的模型（如GPT4），復雜數(shù)學推理能力仍有待加強。為此，研究人員通過思維鏈技術(shù)（CoT）激發(fā)現(xiàn)有大模型的推理能力，并通過設計訓練流程和驗證策略以進一步提升模型的數(shù)學能力。本次夏令營中，課題組將帶領營員回顧近年來基于大模型的數(shù)學解題技術(shù)，并復現(xiàn)數(shù)學解題模型訓練流程，試圖探索模型在數(shù)學推理上的能力邊界并嘗試進行改進。
課題6:大語言模型情緒激發(fā)能力探究
AI技術(shù)的發(fā)展遠超我們的想象，在以ChatGPT為代表的LLM誕生以來，互聯(lián)網(wǎng)中越來越多的AI在未經(jīng)研究的情況下被直接應用了。舉例來說，b站已經(jīng)出現(xiàn)了不少AIVtuber/AI主導的up。他們都在某種程度上為人們提供情緒價值/情緒輸出。正向的情緒價值自然是有意義的，但是，其中也會蘊含著很多風險-AI對人是不是也會產(chǎn)生負面的情緒影響？盡管傳統(tǒng)對話系統(tǒng)已經(jīng)研究了如何生成empathy、安全的內(nèi)容，但AI對于人類情緒的激發(fā)能力一直沒被充分探索。類人表達能力的大幅提升或許可以帶來更多的可能性，特別是在心理疏導、診療等領域。因此，本課題將探索AI激發(fā)人類情緒的能力，具體來說，我們可能會探索以下問題：
機器可不可以激發(fā)人的指定情緒？這種激發(fā)能力有什么特點？
如果可以，可不可以通過一些設計來強化這種激發(fā)能力？
如有任何疑問，請聯(lián)系郵箱：liul@smail.nju.edu.cn。

南京大學相關保研資源下載：

南京大學歷年保研筆試/面試真題匯編.pdf
南京大學保研夏令營信息匯總表.xls
南京大學預推免信息匯總表.xls
南京大學保研生源分析表.xls
南京大學本科生保研去向分析表.xls
各重點院校保研夏令營信息匯總表（報名截止時間）.zip
各重點院校推免生條件及要求匯總表.zip

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