Fotografi av Marco Kuhlmann

Marco Kuhlmann

Proprefekt, Professor, Enhetschef

Ledare för forskargruppen i naturligt språk-behandling och proprefekt på Institutionen för datavetenskap

Forskning inom naturligt språk-behandling

Min forskning ligger inom området naturligt språk-behandling. Jag kombinerar modeller och metoder från teoretisk datavetenskap och maskininlärning för att designa nya algoritmer för automatisk språkförståelse, och tillämpar dessa algoritmer på praktiska problem inom språkteknologi och textanalys.

Forskning

Språket är vårt viktigaste kommunikationsmedel och en nyckel till kunskap. Min forskning handlar om metoder för att analysera och generera naturligt språk med hjälp av datorer. Metoderna tillämpas i till exempel frågebesvarande system och maskinöversättning. De har även förändrat sättet att arbeta och tänka inom humaniora, där språkliga data spelar en avgörande roll.

Det övergripande målet med min forskning är en bättre förståelse av de möjligheter och begränsningar som finns med naturligt språk-behandling. Hur kan vi lösa de beräkningsproblem som språkteknologiska system ställs inför på ett så resurseffektivt sätt som möjligt? Hur vet vi att vi kan lita på den information vi får ut? För att svara på dessa frågor kombinerar jag perspektiv från teoretisk datalogi, artificiell intelligens och maskininlärning.

Utbildning

Jag är starkt engagerad i undervisningen och ansvarar för kurser inom flera utbildningsprogram vid Tekniska och Filosofiska fakulteten. 

Nyheter

Talare under ForskarFredag vid LiU

ChatGPT och andra AI-assistenter: Möjligheter och utmaningar

Den tekniska utvecklingen inom språkmodeller och generativ AI har gått snabbt och väckt reaktioner. Många frågar sig i vilken riktning utvecklingen är på väg och vilka konsekvenser den kommer få för samhället.

På 15 minuter berättar professor Marco Kuhlmann om grunderna för hur språkmodeller som ChatGPT fungerar, ger exempel på hur de kan användas och belyser olika etiska, tekniska, sociala och miljömässiga utmaningar kopplade till AI-assistenter.

Från vetenskapsfestivalen ForskarFredag vid Linköpings universitet år 2023; Forskarhörnan

Publikationer

2023

Tobias Norlund, Ehsan Doostmohammadi, Richard Johansson, Marco Kuhlmann (2023) On the Generalization Ability of Retrieval-Enhanced Transformers Findings of the Association for Computational Linguistics, s. 1485-1493
Oskar Holmström, Jenny Kunz, Marco Kuhlmann (2023) Bridging the Resource Gap: Exploring the Efficacy of English and Multilingual LLMs for Swedish Proceedings of the Second Workshop on Resources and Representations for Under-Resourced Languages and Domains (RESOURCEFUL-2023), s. 92-110
Ehsan Doostmohammadi, Tobias Norlund, Marco Kuhlmann, Richard Johansson (2023) Surface-Based Retrieval Reduces Perplexity of Retrieval-Augmented Language Models Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers), pages 521–529
Emanuel Sanchez Aimar, Arvi Jonnarth, Michael Felsberg, Marco Kuhlmann (2023) Balanced Product of Calibrated Experts for Long-Tailed Recognition 2023 IEEE/CVF CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION (CVPR), s. 19967-19977 Vidare till DOI

2022

Ehsan Doostmohammadi, Marco Kuhlmann (2022) On the Effects of Video Grounding on Language Models Proceedings of the First Workshop on Performance and Interpretability Evaluations of Multimodal, Multipurpose, Massive-Scale Models

Om avdelningen

Kollegor vid AIICS

Om institutionen