RUSLAN MITKOV
Lancaster University
Large Language Models are still lagging behind their Deep Learning counterparts. Will Prompt Engineering change this reality?
Deep Learning and, more recently, Large Language Models (LLMs) have revolutionised the field of artificial intelligence and have been successfully employed in many disciplines, capturing widespread attention and enthusiasm.
The invited speaker has been closely monitoring the performance of both Deep Learning models and LLMs. Through a series of studies he has led, Mitkov has found that domain-specific Deep Learning models often outperform general-purpose LLMs, a conclusion supported by other researchers in the field. However, a recent study focusing on Holocaust data, conducted by Mitkov’s PhD student Isuri Nanomi Arachchige with Mitkov’s involvement and collaboration with other colleagues, has revealed a new development: effective Prompt Engineering can enable LLMs to surpass high-performing Deep Learning models.
In this presentation, Mitkov will review the results of several studies comparing the performance of Deep Learning models and LLMs across various Natural Language Processing (NLP) tasks. He will then delve into the findings of the recent study, highlighting how prompt engineering can significantly enhance LLMs, potentially giving them an edge over Deep Learning models.
BIOGRAFÍA
Ruslan Mitkov es Profesor de Computación y Comunicaciones en la Universidad de Lancaster, especializado en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), Lingüística Computacional y Tecnología de la Traducción. Antes de unirse a la Universidad de Lancaster, trabajó en la Universidad de Wolverhampton, donde creó y dirigió el Grupo de Investigación en Lingüística Computacional y fue Director del Instituto de Investigación en Información y Procesamiento del Lenguaje, así como del Laboratorio de Humanidades Digitales Responsables.
El Dr. Mitkov ha publicado más de 280 artículos revisados por pares y es conocido por sus importantes contribuciones a la resolución de anáforas, la generación asistida por computadora de pruebas de opción múltiple y el desarrollo de sistemas de memoria de traducción de nueva generación. Es pionero en el uso de herramientas de PLN para ayudar a personas con autismo.
Es editor único del Oxford Handbook of Computational Linguistics y autor del libro Anaphora Resolution. Es Editor Ejecutivo de la revista Natural Language Engineering de Cambridge University Press y Editor en Jefe de la serie de libros en PLN de John Benjamins.
El Profesor Mitkov ha supervisado más de 30 tesis de doctorado y más de 40 disertaciones de maestría. Ha sido conferenciante principal en más de 230 conferencias internacionales. Entre las conferencias y eventos en el año académico 2023-2024 se incluyen el Translation Forum en Riyadh, la conferencia ICON’2023 en Goa, la conferencia KaniTamil2024 en Chennai, el JIAMCATT organizado por la UNESCO en París y varias otras en España, Sudáfrica, Polonia y Bulgaria.
Ruslan Mitkov es Miembro de la Fundación Alexander von Humboldt en Alemania, Marie Curie Fellow, Profesor Visitante Distinguido en la Universidad de Franche-Comté en Besançon, Francia, y en la Universidad de Málaga, España. Diseñó y lidera el primer y único Programa de Máster Erasmus Mundus en Tecnología para la Traducción e Interpretación (EM TTI), un programa innovador con un fuerte enfoque en la investigación y en los negocios, con la participación de empresas líderes en la industria global de la traducción y el lenguaje.
En septiembre de 2022, el Consejo Nacional de Examinadores Médicos de los Estados Unidos le otorgó un certificado de colaboración distinguida, reconociendo su impacto en la planificación estratégica y la toma de decisiones de la organización mediante soluciones de PLN durante los últimos 17 años.
Por sus destacados logros profesionales y de investigación, el Profesor Mitkov ha sido honrado con el título de Doctor Honoris Causa en tres ocasiones: en la Universidad de Plovdiv en 2011, en la Universidad de Veliko Tarnovo en 2014 y en la New Bulgarian University en 2022.
Conferencia patrocinada por:
SHOMIR WILSON
Pennsylvania State University
Natural Language Processing for Privacy Empowerment and Fairness
Natural language processing (NLP) is a core part of our information society, with an enormous variety of impacts. However, privacy risks and harmful biases are concerns when NLP is embedded in sociotechnical systems. I will share my lab’s research to use NLP to push in a positive direction, toward privacy empowerment and fairness for technology users. Recent results of this work include PrivaSeer (https://privaseer.ist.psu.edu/), a search engine and corpus that represent over 1M website privacy policies available and explorable for privacy stakeholders. I will also describe our work to identify sociodemographic biases in popular language models, showing the need for careful attention to the diversity of users’ experiences when developing human language technologies.
BIOGRAFÍA
Shomir Wilson es profesor de la Facultad de Ciencias de la Información y Tecnología de la Pennsylvania State University, donde dirige el Human Language Technologies Lab. Sus intereses de investigación abarcan el procesamiento del lenguaje natural, la privacidad y las ciencias sociales computacionales. Está especialmente interesado en derribar los «muros de texto» de la tecnología, situaciones en las que se espera que un lector humano consuma una gran cantidad de texto para emprender una acción mientras carece de tiempo o conocimientos para comprenderlo adecuadamente. Cuenta con más de 2 millones de dólares en subvenciones activas de la National Science Foundation y los National Institutes of Health, que abarcan la investigación sobre la privacidad utilizable, el texto legal y la justicia social en la aplicación de la ley. Antes de incorporarse al cuerpo docente, ocupó puestos de posdoctorado en la Facultad de Informática de la Universidad Carnegie Mellon y en la Facultad de Informática de la Universidad de Edimburgo. Se doctoró en Informática por la Universidad de Maryland en 2011. Para más información sobre su trabajo, visite https://shomir.net/.
Está conferencia está patrocinada por Plan de Transformación de la Universidad de La Rioja.
