一、报告时间

2025年4月3日（周四）13:30-15:00

  二、报告地点

敏学楼406会议室

  三、报告题目

大语言模型技术与应用实践

  四、主讲人

罗凌，工学博士，计算机科学与技术学院，教授，博士生导师，国家级青年人才，大连理工信息检索研究室（DUTIR）成员。中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专委会副秘书长、语言与知识计算专委会委员、大模型与生成专委会委员、青年工作委员会委员。分别于2011年和2014年在厦门大学人工智能系获工学学士和理学硕士学位，2019年于大连理工大学计算机科学与技术学院获工学博士学位，2020-2023年在美国国立卫生研究院（NIH）从事博士后研究。主要从事自然语言处理、生物医学文本挖掘和医疗健康信息处理方面的研究工作。致力于研究计算方法和开发软件工具，分析和理解生物医学领域中的海量数据，以加速知识发现、提升人类医疗健康服务水平。迄今已在人工智能、生物医学信息学等领域发表国内外高水平期刊和会议论文40余篇，包括Briefings in Bioinformatics、Bioinformatics、JAMIA、IEEE BIBM、计算机学报等领域顶级期刊和会议论文，Google Scholar 他引2000余次。主导研发了PhenoTagger、AIONER等生物医学文本挖掘工具以及生物医学大模型 “太一”。在国内外生物医学文本挖掘相关挑战赛中多次取得优异成绩。担任ACL、EMNLP、BIBM、ICHI等国际领域顶级会议的程序委员会委员，同时担任Nature Communications、npj Digital Medicine、Bioinformatics、JAMIA、IEEE JBHI等领域顶级期刊的评审人。

五、内容简介

“太一”大模型通过问答对话形式与用户进行交互，可进行病情咨询、疾病预防、药物咨询、信息抽取等多种丰富生物医学主题相关任务，有助于更有效地管理生物医学信息，提高医疗决策的质量，提升生物医学教育的效果等，为智慧医疗领域带来了很多的可能性。与现存的生物医学领域大模型侧重于单语医疗问答对话任务不同，“太一”不仅在双语对话问答方面表现出色，还利用丰富的高质量人工标注生物医学数据集进行指令微调，挖掘了大模型在生物医学领域的多任务潜力。这使得“太一”在处理现实生物医学复杂场景任务时更有通用性，并为智慧医疗领域的发展带来了更多可能性。

WilliamHill中文

                  2025年4月1日