报告题目：领域化大模型在实践中的思考

报告所属学科：管理科学与工程

报告人：沈思（南京理工大学）

报告时间：2025年10月18日 10:00-12:00

报告地点：304am永利集团官网702室

报告摘要：

随着以ChatGPT和DeepSeek为代表的通用大语言模型的迅猛发展，人工智能技术在各个领域得到了快速的推广和应用。由于知识的领域细分化、个人或者机构数据的隐私化以及应用场景的细颗粒度化，通用大语言模型在领域化问题的解决上或者应用场景的适应性上幻觉问题相对会比较严重。鉴于上述大语言模型的发展背景和所存在的问题，本报告一方面梳理和总结了大语言模型技术的整体概况，另一方面对垂直领域大语言模型构建的范式进行了厘定，并展示了报告人所在团队对领域化大语言模型训练、微调和评测的相应过程。

报告人简介：

沈思，南京理工大学副教授、管理科学工程博士生导师、计算机科学与技术硕士生导师。主要研究方向为信息检索、大语言模型，其中完成训练并发布了政策大语言模型和语言文学学术全文本大语言模型。近五年主持完成及在研项目共7项，包括国家社科基金重点项目、国家自然科学基金、国家社科基金后期资助、江苏省自科科学基金、江苏省哲学社会科学基金。共发表SCI、SSCI、EI、CSSCI论文40多篇。以主要完成人的身份获得教育部第八届高等学校科学研究优秀成果奖二等奖、江苏省第十四届哲学社会科学优秀成果奖一等奖各一次。