征稿 | IJCAI'23大模型论坛，DeepMind / EleutherAI / Oxford主题报告

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第一届LLM@IJCAI'23 Symposium征稿中，优秀投稿论文推荐《AI Open》（EI检索）和 《JCST》(CCF-B)发表。

大规模语言模型（LLMs），如ChatGPT和GPT-4，以其在自然语言理解和生成方面的卓越能力，彻底改变了人工智能领域。

LLMs广泛用于各种应用，如语音助手、推荐系统、内容生成模型（如ChatGPT），和文本到图像模型（如Dall-E）等。

然而，这些强大的模型也对其安全和伦理部署提出了重大挑战。我们如何确保LLMs是公平、安全、保护隐私、可解释和可控的？

为了学术研究人员和行业从业者提供一个平台，讨论LLMs领域的最新进展和待解决的问题。香港科技大学陈雷教授、杨强教授和清华大学唐杰教授等人在 IJCAI2023 会议上组织了第一届 Symposium on Large Language Models（LLM 2023），关于大模型的进展与问题的研讨会。

研讨会将涵盖两个主题：a) 介绍基础LLMs的最新进展及其在不同领域的应用；b) 解决构建可信赖的LLMs所面临的问题和挑战。

希望通过本次研讨会能促进与会者之间的跨学科合作和思想交流，并为能造福人类的LLMs的开发与使用作出贡献，并且优秀投稿论文推荐《AI Open》（EI检索）和 《JCST》（CCF-B）发表。

官网地址：https://bigmodel.ai/llm-ijcai23/

Keynote

征稿主题

LLM@IJCAI'23是一次非存档专题研讨会，每篇入选论文都至少要有一位作者出席本次会议来展示该论文。

我们欢迎关于大模型（LLMs）的最新进展和应用的投稿，并强调提高LLMs使用的信任度，讨论的主题包括（但不限于）：

Techniques:

• Advanced model architectures for LLMs, e.g., Transformer architectures and attention mechanisms.

• Advanced algorithms for improving performance, cost, robustness, and complexity of LLMs.

• Model transfer and compression techniques for LLMs.

• Federated Learning for LLMs.

• Prompt Engineering for LLMs.

Applications:

• Innovative applications of LLMs in various domains, e.g., psychotherapy, elderly care, etc.

• Educational technologies based on LLMs such as chat-bots, content generation, feedback systems, etc.

• Natural language understanding and generation tasks using LLMs, e.g., storytelling, marketing copywriting, etc.

• LLMs for health care, protein synthesis, etc.

Challenges

• Ethics, social economics, and trustworthiness of LLMs.

• Data labeling and quality issues for training LLMs.

• Privacy and security risks of models and data used by LLMs.

• Potential bias and unfairness in the output of LLMs

• Human oversight and intervention mechanisms for controlling LLMs.

• Hallucination detection and alleviation for LLMs.

• Emergent behavior in LLMs

重要日期

论文投稿截止日期：2023年6月10日

论文录用通知日期：2023年6月24日

研讨会召开日期：2023年8月21日

提交方式

• 每篇投稿的内容最多7页，加上最多2页的参考文献和致谢。

• 提交的论文必须以英文撰写，并按照IJCAI'23的模板格式保存为PDF文件。

• 所有提交的论文将进行单向盲审，评估其在创新性、技术质量和影响力方面的表现。

• 提交的论文可以包含作者详细信息。

请通过Easychair投稿网站进行提交：https://easychair.org/conferences/?conf=llmijcai23

组织者

General Co-Chairs

陈雷，香港科技大学（广州）

唐杰，清华大学

杨强，香港科技大学、微众银行AI

Program Co-Chairs

东昱晓，清华大学

范力欣，微众银行AI

如有任何疑问，请发送电子邮件至 [email protected]

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