行行AI人才直播第8期：新加坡国立大学在读博士生张傲《多模态大语言模型(MLLM)的简介及高效训练》

随着 ChatGPT 在各领域展现出非凡能力，多模态大型语言模型（MLLM）近来也成为了研究的热点，它利用强大的大型语言模型（LLM）作为“大脑”，可以执行各种多模态任务。更让人感慨的是，MLLM 展现出了传统方法所不具备的能力，比如能够根据图像创作故事，无需 OCR 的数学推理等，这为实现人工智能的通用智能提供了一条潜在路径。

为此，行行AI人才特邀新加坡国立大学在读博士生张傲老师，给大家带来《多模态大语言模型(MLLM)的简介及高效训练》课程，通过直播为大家讲解”现有MLLM的架构设计、训练流程、数据选取，并介绍如何通过迁移学习的方式快速构建新的MLLM。”感兴趣的同学提前预约直播前排观看哦！

张傲老师，新加坡国立大学二年级博士生，研究方向为多模态学习，导师为Chua Tat-Seng。曾在ICCV, ECCV, EMNLP等顶会发表多篇论文。代表工作有超大规模场景图生成方法IETrans (ECCV 2022 Oral)，多模态提示学习方法colorful prompt tuning (CPT)

7月8日周六晚20点，跟随张傲老师了解多模态大语言模型(MLLM)及高效训练！

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