人工智能大语言模型（LLM）在海量预训练后，往往具备一定的通用能力，而在特定细致划分领域的表现不尽如人意。

　　为了提升模型在细致划分领域的针对性功能，传统的微调方法需要借助大量领域数据来进行特定训练，如何在大模型的应用过程中解决高昂的算力需求和数据稀缺等问题，仍然是行业面临的巨大挑战。

　　在此情境下，陈敏教授科研团队提出的自然语言微调技术（NLFT）为解决这一问题提供了新的可能。

　　细粒度反馈机制：通过目标模型本身的自然语言理解能力，精准标注每个token的得分点和失分点，避免了传统方法对外部指导的需求。

　　零预热学习：NLFT省去ReFT中必需的多轮预训练阶段，直接进行相对有效微调。

　　充分发挥语言模型能力：科研团队利用目标模型本身作为自然语言评价器，发挥其对语言的深刻理解能力，用可解释性强的方式精准标注，帮助模型迭代进步。

　　陈敏，现任华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博导；长期致力于数据驱动型通信、计算和AI领域的研究。凭借其在学术界的杰出贡献，当选为国际电气与电子工程师学会（IEEE）会士，并连续多年入选全球高被引学者。

　　目前，陈敏教授已发表SCI论文200余篇，出版学术著作12本，Google Scholar引用超过49,500次，H指数达101，屡获IEEE等国际学术奖项。

　　华南理工大学始终致力于推动科学技术创新和成果转化，尤其在人工智能、数据科学等前沿领域取得了诸多突破。依托交叉学科平台和强大的科研团队，学校不断攻克技术难题，将前沿科技与产业需求紧密对接。此次NLFT技术的成功研发，是学校在技术创新与人才教育培训方面的又一重要成就。

　　近年来，学校加大了对创新科研项目的支持力度，优化科研管理机制，提升整体科研水平。与此同时，学校积极推动产学研合作，深化科学技术创新与产业高质量发展的融合，加速科技成果的转化应用。NLFT技术的推出，不仅是学校科研创新的重要成果，也展示了华南理工大学在推动科技与产业融合、技术应用转化方面的领先优势。

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