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学术报告-大语言模型的知识学习研究-黄书剑-南京大学自然语言处理组
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2024年11月19日,南京大学自然语言处理组黄书剑教授受哈工大深圳陈科海老师邀请做线上报告,报告题目为:大语言模型的知识学习研究。该报告包含三个工作,其中第一个知识学习偏好分析的相关工作获得EMNLP2024 Outstanding Paper。以下为三个工作的论文信息: 1、知识学习偏好分析:Formality is Favored: Unraveling the Learning Preferences of Large Language Models on Data with Conflicting Knowledge. EMNLP 2024 Outstanding Paper Award (arXiv:2410.04784) Jiahuan Li, Yiqing Cao, Shujian Huang, Jiajun Chen. 2、跨语言能力迁移:Large Language Models Are Cross-Lingual Knowledge-Free Reasoners (arXiv:2406.16655) Peng Hu, Sizhe Liu, Changjiang Gao, Xin Huang, Xue Han, Junlan Feng, Chao Deng,Shujian Huang 3、增强跨语言迁移:PreAlign: Boosting Cross-Lingual Transfer by Early Establishment of Multilingual Alignment. EMNLP 2024 (arXiv:2407.16222) Jiahuan Li, Shujian Huang, Aarron Ching, Xinyu Dai, Jiajun Chen.
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