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宾夕法尼亚大学苏炜杰副教授:统计学如何推进大型语言模型——水印技术与公平性对齐
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报告摘要 Large language models (LLMs) have rapidly emerged as a transformative innovation in machine learning. However, their increasing influence on human decision-making processes raises critical societal questions. In this talk, we will demonstrate how statistics can help address two key challenges: combating misinformation through watermarking and ensuring fairness for minority groups through alignment. Throughout the talk, we will showcase how statistical insights can not only address pressing challenges posed by LLMs but also unlock substantial opportunities for the field of statistics to drive responsible generative AI development. This talk is based on arXiv:2404.01245 and arXiv:2405.16455. 嘉宾简介 Weijie Su is an Associate Professor at the University of Pennsylvania, with appointments in the Wharton Statistics and Data Science Department, and Department of Computer and Information Science (courtesy), where he is a co-director of the Penn Research in Machine Learning Center. Prior to joining Penn, he received his Ph.D. in Statistics from Stanford University in 2016 under the supervision of Emmanuel Candes and his bachelor’s degree in Mathematics from Peking University in 2011. His research interests span privacy-preserving machine learning, deep learning theory, mathematical optimization, large language models, and high-dimensional statistics. He serves as an associate editor of Foundations and Trends in Machine Learning, Journal of Machine Learning Research, Operations Research, and Journal of the American Statistical Association. He is a recipient of the Stanford Theodore Anderson Dissertation Award, an NSF CAREER Award, a Sloan Research Fellowship, the IMS Peter Gavin Hall Prize, the SIAM Early Career Prize in Data Science, the ASA Gottfried Noether Early Career Award, and the ICBS Frontiers of Science Award in Mathematics. 直播分享时间:2024年8月10日
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