2017年加入腾讯,现任职于PCG信息平台与服务线应用技术部推荐中心,负责信息流场景下内容理解、用户理解,以及大语言模型的研发和业务创新工作,相关工作发表顶会论文十余篇。2012年硕士毕业于北京理工大学,后加入百度从事自然语言处理研究工作,负责NLP基础工具建设,以及内容理解相关工作。

2017年加入腾讯,现任职于PCG信息平台与服务线应用技术部推荐中心,负责信息流场景下内容理解、用户理解,以及大语言模型的研发和业务创新工作,相关工作发表顶会论文十余篇。2012年硕士毕业于北京理工大学,后加入百度从事自然语言处理研究工作,负责NLP基础工具建设,以及内容理解相关工作。
随着 LLM 的发展,LLM 已经被应用于各种不同的领域。在文档领域,大量的文档由于篇幅庞大导致阅读效率低下,借助 LLM 我们可以更高效的阅读理解这些文档,并且快速提取文档中有价值的信息,提升各个行业用户群体的工作效率和学习效率。
本次演讲主要是从技术角度去介绍,如何利用 LLM 解决上述文档阅读中存在的问题,主要技术包含:文本相关性检索、LLM 的监督微调和幻觉检测等方向。



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