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崗位職責(zé)
1針對大語言模型LLM的微調(diào)涵蓋全參數(shù)微調(diào)以及LoRA/QLoRA等參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)
2負責(zé)模型評估與測試并構(gòu)建自動化測試流程優(yōu)化訓(xùn)練流程利用DeepSpeedFSDP等分布式訓(xùn)練技術(shù)提高訓(xùn)練效率
3研究最新的對齊技術(shù)DPORLAIF以優(yōu)化模型的交互體驗和響應(yīng)質(zhì)量
4開展對比實驗分析不同模型架構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)化策略的影響并制定相應(yīng)的優(yōu)化方案
5參與MLOps工作支持模型部署推理優(yōu)化如INT4/INT8量化服務(wù)化FastAPI/Triton
崗位要求
1計算機科學(xué)人工智能機器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷應(yīng)屆生亦可
2熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架PyTorchTensorFlow熟悉Transformers庫Hugging Face
3具備大模型微調(diào)經(jīng)驗了解LoRA/QLoRAPrefix TuningP-Tuning等參數(shù)高效微調(diào)方法
4熟悉數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗等數(shù)據(jù)處理技術(shù)掌握NLP數(shù)據(jù)增強方法
5掌握常見的LLM 評測方法包括人工評測GPT-4評分自動評測BLEUROUGE等
6熟悉分布式訓(xùn)練了解DeepSpeedFSDPMegatron等技術(shù)
7具備工程思維能編寫高效的數(shù)據(jù)處理訓(xùn)練測試代碼并優(yōu)化計算資源

職位類別：

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