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1、大語言模型研發(fā) 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)大語言模型（LLM）的技術(shù)方案，推動其在行業(yè)客戶的垂直場景中落地應(yīng)用，包括多輪對話、文檔問答（Document QA）、結(jié)構(gòu)化信息抽取、工具調(diào)用等； 熟悉指令微調(diào)（Instruction Tuning）與LoRA訓(xùn)練，針對行業(yè)需求調(diào)整模型效果； 關(guān)注大語言模型及相關(guān)領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，將前沿技術(shù)應(yīng)用于模型優(yōu)化與訓(xùn)練。 2、數(shù)據(jù)分析與建模 針對多種業(yè)務(wù)場景，開展結(jié)構(gòu)化與抽象數(shù)據(jù)的建模與分析，包括時序數(shù)據(jù)預(yù)測、異常檢測、根因分析及多維數(shù)據(jù)建模； 運(yùn)用數(shù)學(xué)建模方法與深度學(xué)習(xí)算法，解決復(fù)雜數(shù)據(jù)場景中的預(yù)測與優(yōu)化問題。 3、模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)與部署 負(fù)責(zé)模型研發(fā)全流程，包括數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)，以及模型輕量化部署與性能優(yōu)化； 持續(xù)改進(jìn)模型表現(xiàn)，提升模型的準(zhǔn)確性與泛化能力，為生產(chǎn)場景提供穩(wěn)定可靠的算法支持。