2024年6月19日下午，应兰州大学应急管理研究中心、管理学院危机信息管理研究所邀请，宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院蔡国瑞副教授（终身教职）作了题为《大模型人工智能的关键技术》的报告，讲座由牛春华教授主持。

蔡国瑞副教授详细介绍了大语言模型（Large Language Model, LLM）的基本框架。他指出，目前LLM存在一些应用方面的挑战，包括准确度不稳定、对敏感和机密数据的保护不足以及对生成内容缺乏有效控制等。他分享了构建面向领域应用的LLM的两种方法，需要将LLM与特定领域的知识、数据、任务和查询相结合，以满足实际使用需求。他梳理了建立大模型的基本步骤，包括明确用户需求、数据收集和预处理、选择合适的架构、模型训练和评估等。其中需要考虑如何获取原始数据、保护隐私数据、模型选择和参数设置等问题。同时，他强调，在训练模型时需要人机结合，以最大限度地降低生成有害或不适当内容的风险。另外，他介绍了常用的关键技术，如Word2Vec、BERT和人工神经网络等，并详细说明了它们在不同应用场景中的表现和优势。最后，他指出，LLM是基于特定数据集建立的，这些模型的效果会随着文本集合的变化而变化。理解LLM的架构有助于在模型参数配置等方面做出更好的选择,同时还需进一步研究如何评估模型的输出结果。

讲座最后，现场的师生就LLM模型训练、模型选择等问题与蔡国瑞副教授展开了热烈的讨论。牛春华教授对本次讲座进行了总结。