华为公司 AI 领域科学家,华为文本机器翻译实验室技术专家,负责知识指导的机器翻译和大语言模型研究工作,发表多篇 ACL/EMNLP/NAACL/COLING/CCMT 等学术会议论文,在 WMT/SemEval/WSDM/NLPCC/CCKS 等各项比赛中获得优异成绩。博士毕业于中国科学技术大学,在百度、360、阿里巴巴担任工程师、技术经理、高级算法专家和资深算法专家,从事搜索推荐、智能客服和知识图谱等工作。
华为公司 AI 领域科学家,华为文本机器翻译实验室技术专家,负责知识指导的机器翻译和大语言模型研究工作,发表多篇 ACL/EMNLP/NAACL/COLING/CCMT 等学术会议论文,在 WMT/SemEval/WSDM/NLPCC/CCKS 等各项比赛中获得优异成绩。博士毕业于中国科学技术大学,在百度、360、阿里巴巴担任工程师、技术经理、高级算法专家和资深算法专家,从事搜索推荐、智能客服和知识图谱等工作。
随着 ChatGPT 的出现,大模型的研究如雨后春笋般涌现,但研究主要聚焦在高资源语种上(如英文、中文),对中低资源语种的研究相对较少且大模型在这些语种上的效果较差。如何在中低资源语上进行大模型业务落地,是一个非常有价值且值得探索的问题。本次分享将介绍我们在泰国金融领域客户进行大模型业务落地的实践。首先我们将介绍如何以较低成本实现盘古大模型对新语种(泰语)的支持,然后介绍在客户个性化营销活动和呼叫中心提效场景上的落地实践。
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