人工智能大措辞模子（LLM）正在海量预演练后，往往具备必然的通用才华，而正在特定细分范畴的体现不尽如人意。

　　为了晋升模子正在细分范畴的针对性效力，守旧的微调门径需求借助大宗范畴数据举办特定演练，怎样正在大模子的操纵进程中处理激昂的算力需乞降数据稀缺等题目，已经是行业面对的浩大离间。

　　正在此情境下，陈敏老师科研团队提出的自然措辞微调技能（NLFT）为处理这一题目供应了新的恐怕。

　　细粒度反应机制：通过宗旨模子自己的自然措辞阐明才华，精准标注每个token的得分点和失分点，避免了守旧门径对外部引导的需求。

　　充实阐发措辞模子才华：科研团队诈欺宗旨模子自己行为自然措辞评议器，阐发其对措辞的深远阐明才华，用可注解性强的体例精准标注，助助模子迭代发展。

　　陈敏，现任华南理工大学筹算机科学与工程学院老师，博导；恒久努力于数据驱动型通讯、筹算与人工智能范畴的酌量。依据其正在学术界的精采功绩，被选为邦际电气与电子工程师学会（IEEE）会士，并陆续众年入选环球高被引学者。

　　目前，陈敏老师已宣告SCI论文200余篇，出书学术著作12本，Google Scholar援用跨越49,500次，H指数达101，屡获IEEE等邦际学术奖项。

　　华南理工大学不停努力于促使科技立异和效果转化，越发正在人工智能、数据科学等前沿范畴赢得了诸众打破。依托交叉学科平台和强盛的科研团队，学校一向攻陷技能困难，将前沿科技与资产需求精密对接。此次NLFT技能的凯旋研发，是学校正在技能立异与人才造就方面的又一厉重收效。

　　近年来，学校加大了对立异科研项主意支柱力度，优化科研经管机制，晋升举座科研水准。与此同时，学校主动促使产学研团结，深化科技立异与资产生长的协调，加快科技效果的转化操纵。NLFT技能的推出，不光是学校科研立异的厉重效果，也闪现了华南理工大学正在促使科技与资产协调、技能操纵转化方面的领先上风。