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京津冀华为昇思MindSpore大模型创新训练营在北师大举办

7月1日至12日,京津冀-昇思MindSpore大模型创新训练营在北京师范大学举办。此次训练营由信息技术新工科产学研联盟主办,北京师范大学和昇思MindSpore开源社区联合承办,为京津冀地区的高校学生提供了与华为昇思MindSpore的技术专家面对面交流学习的宝贵机会。本次训练营分为校内和校外两个班组织。校内班面向全校各个专业公开招募营员,帮助学生了解人工智能特别是大模型前沿技术,提升信息素养水平和跨学科思维能决策能力。来自人工智能学院、系统科学学院、心理学部的同学参加课程学习。校外班吸引了来自京津冀区域包括北京师范大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、北京理工大学、北京工业大学、中国矿业大学(北京)、天津师范大学、河北科技大学等21所高校90余名同学参加。此外,青海师范大学、阜阳师范大学、西昌民族幼儿师范高等专科学校、安徽师范大学和西北师范大学等教育部师范教育协同提质计划北京师范大学组团高校师生受邀参加,通过该夏令营进一步凝聚共识,打造计算机师范生培养发展共同体,提升师范人才培养质量。


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本次昇思MindSpore大模型创新训练营课程坚持产学合作共建,原理与实践并重,关注大模型发展前沿技术,聚焦大模型应用创新开发与工程实践能力培养。来自北京师范大学人工智能学院的课程团队以及华为技术有限公司的资深专家担任讲师团队。在课程中,北京师范大学的老师们从大模型的历史发展入手,介绍了其分类、趋势、行业应用及相关安全伦理问题,深入探讨了Transformer、BERT、GPT等典型模型的原理。昇思MindSpore的讲师们通过实践引导学员使用MindSpore框架,结合华为云算力,完成了Transformer、BERT、GPT、ChatGLM、MusicGen等模型的训练和推理操作,探索了大模型的微调算法,及大模型在情感分类、文本摘要、音乐生成等领域的应用。北京师范大学的老师们详细讨论了大模型的训练与推理加速技术及模型压缩方法,并比较了业界主流的推理框架。


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讲师团队


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上课现场照片


在结营仪式上,来自信息技术新工科产学研联盟、华为技术有限公司和北京师范大学人工智能学院的领导嘉宾分别发表了讲话,部分营员展示了作品,嘉宾为参与答辩的营员颁发了训练营证书和奖品。


信息技术新工科产学研联盟执行秘书长张龙强调,AIGC作为人工智能发展前沿的重要性,以及国内在大模型研发和推广方面所面临的人才短缺挑战,昇思MindSpore大模型创新训练营是解决这个问题的一种积极探索,通过校企合作快速培养大模型领域的人才。他表达了对未来继续深化和扩展新工科建设的期望,希望各方保持合作,共同形成更多新工科建设的模式和方案。


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华为ICT人才伙伴发展部部长孙刚表示,人工智能作为科技革命和产业变革的关键力量,正在被各行各业接纳,用于解决复杂问题。华为通过其昇腾AI平台和昇思MindSpore框架支持这一进程,强调了产教融合的重要性并概述了创新训练营的目标和成果。他鼓励各位学子为人工智能产业的发展贡献力量,并强调了华为与高校合作培养创新人才的决心。


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北京师范大学人工智能学院院长黄华介绍了北京师范大学的历史和学科优势,以及北师大在推进“强师工程”方面的系列举措,并表达了通过师范教育协同提质计划与其他高校资源共享、协同发展的愿望。


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同学们不仅能够学习消化课程中的知识,并将其运用到实际的编程实践中,还结合自身创意和行业痛点,开发了许多引人注目的大模型应用作品。来自北京师范大学的陶宁宁、徐俊达、唐聪组成的“Mate 60Pro”小组完成了一个完整的从数据的收集和预处理、模型选型、模型微调、RAG技术应用到最后文本转音频的端到端大模型应用开发。期间涉及了多个模型之间的配合使用,充分发挥了每个模型能力的同时,也体现了同学们对于大模型的了解程度之深。三位同学从《西游记》原文中构建了孙悟空的语料数据集,并通过IA3微调ChatGLM-6B让模型以《西游记》中孙悟空的风格来进行对话,结合RAG的技术减少大模型出现的幻觉问题,最终将对话生成的文本转成孙孙悟空音色的语音。在对话过程中,大模型可以正确回答涉及原著剧情的问题,并在回复中能明显看出孙悟空的说话风格。我们可以展望未来通过这样的方式,通过大模型来赋予课本中角色生命,让课堂变得更生动有趣。


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唐聪同学在结营仪式上展示他们的作品


来自青海师范大学和北京城市学院的周子琦、樊永红和张宇轩同学组成的“QHNU_PR小组”选择基于昇思MindSpore来复现论文“SMALLCAP: Lightweight Image Captioning Prompted with Retrieval Augmentation”中的技术,将语言大模型和视觉大模型相结合完成图像描述任务,通过更改文本数据库并重新编码的方式适配不同场景的图像描述,同时流程实现组件化,能够紧跟技术的更新迭代自由组合视觉和语言模型。更进一步,周子琦同学和其他组员们同时也在性能优化方面做了相关尝试,将一张图片描述的检索时间缩短到了0.4s。周子琦同学表示:“该项技术配合AI语音助手,能够帮助视力残障人士理解视觉内容,或对部分非物质文化遗产自动生成少数民族语言描述。”


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周子琦同学在在结营仪式上展示他们的作品


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获奖同学合影


训练营的举办不仅推动了区域人工智能产业的协同发展,还为学生们搭建了一个展示才华、交流学习的平台。未来,昇思MindSpore创新训练营将在更多地区举办,助力AI技术的普及和发展,共创智能未来。

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