2024年12月9日下午，美国宾夕法尼亚州立大学应用语言学系陆小飞教授应续论研究室邀请，在白云山校区第八教学楼306室做题为“大语言模型微调技术在语言分析与自动测评中的应用”的讲座。此次讲座由彭红英副教授主持，中心王初明教授、徐海教授、王启教授、李金辉博士，续论研究室牛瑞英教授、秦丽莉教授、许琪教授、杨梅教授、胡潇译副教授、张松山博士等校内外师生参加了讲座。

讲座伊始，陆小飞教授首先介绍了大语言模型微调技术的工作原理，指在特定任务或领域的数据集上对预训练的大语言模型进行再训练，以优化其在该任务或领域中的应用表现。陆教授指出，相较于传统自然语言处理技术和指令工程，大语言模型微调技术在多个语言研究领域表现出了更为突出的优势。他表示，通过对预训练模型进行任务或领域特定的数据集进行微调，不仅可以显著提升大语言模型在特定领域应用中的精度和效率，而且在语义理解、文本生成以及跨领域应用等方面展现了前所未有的潜力。接着，陆教授介绍了大语言模型微调所涉及的主要步骤，包括数据收集、模型选择、训练设置、训练实施以及模型优化，并对每个步骤的操作细节进行了讲解。随后，陆教授结合他们团队近期开展的研究，展现了快速精炼、小样本学习和微调技术在利用大语言模型进行修辞步进分析中的潜力。他们发现，微调技术能够显著提升大语言模型在专业领域复杂任务中的表现。最后，陆教授探讨了大语言模型微调技术在多语言、多模式和多任务处理中的应用潜力。

在问答环节，师生们就大语言模型微调技术在外语教学与测试中的具体应用展开了积极讨论，现场气氛热烈。互动过程中，陆教授特别提到大语言模型微调技术有望提升不同研究目的和不同学习背景下自动口语与写作评分系统的性能。至此，本次研讨活动圆满落幕。