报 告 人：梅洪源
研究助理教授
芝加哥丰田技术学院
主 持 人：林宙辰 教授
北京大学智能学院、工智能研究院
时 间：2024年6月14日 10:00-11:00
地 址：燕园校区理科二号楼2736报告厅
新燕园校区教学楼102教室
腾讯会议：375-710-564
报告题目：
走向灵活推理：将大语言模型作为非正式逻辑程序
报告摘要:
正式逻辑程序（formal logic programs）是人工智能中的有用工具。然而，它们要求用户首先用正式逻辑语言（formal logic）表达问题，这对于许多现实世界的问题来说是困难的。在这次演讲中，我将讨论一个替代范式，使用大型语言模型（LLMs）作为非正式逻辑程序。在这个范式中，命题用自然语言表达，推理步骤由被提示的LLM执行。
这次演讲将介绍三个由此范式有效解决的问题。第一个是事件序列建模与预测，即基于过去推理未来事件的任务。第二个是自然语言推理（language entailment），即确定一个陈述是否由自然语言前提所推导的任务。第三个是具身推理（embodied reasoning），在这个任务中，机器人需要计划多个步骤来完成任务。对于所有这些问题，我们的范式比使用正式逻辑程序和/或将LLMs作为独立求解器的经典方法取得了更强的结果。我将概述一些未来的研究方向，包括理解LLM的最大似然训练是如何产生出现推理能力的。
报告人简介:
梅洪源博士目前是芝加哥丰田技术学院（TTIC）的研究助理教授，并即将加入美国普渡大学（Purdue University）担任助理教授。他在约翰霍普金斯大学（JHU）计算机科学系获得了博士学位，导师是杰森·艾斯纳（Jason Eisner）。
梅洪源的研究领域涵盖机器学习和自然语言处理。目前，他最感兴趣的是利用并改进大型语言模型的推理能力，以解决诸如事件预测之类的挑战性问题。他的研究得到了彭博数据科学博士奖学金（Bloomberg Data Science PhD Fellowship）、2020年JHU杰里内克纪念奖（2020 JHU Jelinek Memorial Award）、以及来自Adobe和蚂蚁集团的研究赞助支持。他的技术创新已经被整合到实际产品中，如支付宝——世界上最大的移动数字支付平台，服务超过十亿用户。他的研究成果还曾被《财富》杂志（Fortune Magazine）和《彭博科技》（Tech At Bloomberg）报道。
