图为召开科研专题报告会

 2022年5月23日下午，陈珂锐博士在学院315会议室做了一场题为《Prompt Learning in NLP ：Pre-train, Prompt, and Predict》的报告会，部分教师和研究生参加了报告会。

 陈珂锐博士分析了在自然语言处理领域内，基于预训练模型的精调和下游任务之间的鸿沟，分享了有效的解决方法prompt learning，该方法将原有的研究范式从预训练、精调转变成预训练、提示学习和预测。一方面可以充分激发预训练语言模型的潜能；另一方面可以提高模型运算效率，减少模型参数存储开销。在交流了利用BERT 模型解决自然语言处理中遇到的一些实际问题的同时，还提出几个值得关注的研究点，例如数据中可能存在的社会偏见、模型训练和推理带来的能耗问题，隐私保护问题等，从长远来看都有可能产生可观的社会效益。

 会后，大家就prompt learning相关问题进行了广泛交流，引发了大家对这个问题的深思，开拓了大家的研究视野。