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工作職責(zé)： 1、大模型微調(diào)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)對(duì)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型（如 GPT、BERT、Llama3、Whisper、TTS 模型）進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定應(yīng)用場景的需求，提升模型性能； 2、端側(cè)精簡模型開發(fā)：基于端側(cè)設(shè)備的計(jì)算限制，利用 蒸餾、量化、剪枝 等技術(shù)，對(duì)大模型進(jìn)行精簡，確保其在資源受限的環(huán)境中能夠高效運(yùn)行； 3、小型化語言模型構(gòu)建：設(shè)計(jì)和開發(fā)輕量級(jí)的小型語言模型，能夠滿足應(yīng)用需求，同時(shí)減少計(jì)算和存儲(chǔ)資源消耗； 4、多模態(tài)模型構(gòu)建：開發(fā)多模態(tài)模型，將語言、視覺、聲音等不同模態(tài)的信息結(jié)合，提升機(jī)器人等系統(tǒng)的交互能力； 5、模型調(diào)優(yōu)與性能優(yōu)化：深入分析和調(diào)優(yōu)模型在不同硬件平臺(tái)上的表現(xiàn)，確保大模型在云端和端側(cè)的高效部署和執(zhí)行。 任職要求： 1、深入理解 Transformer 架構(gòu)及相關(guān)優(yōu)化技術(shù)：對(duì) Transformer 結(jié)構(gòu)、 Attention機(jī)制 以及各種優(yōu)化技術(shù)（如混合精度訓(xùn)練、稀疏化 等）有深刻理解，能夠進(jìn)行深入的架構(gòu)優(yōu)化； 2、精通 PyTorch 或 TensorFlow：具有豐富的 PyTorch 或 TensorFlow 框架使用經(jīng)驗(yàn)，能夠開發(fā)和調(diào)試大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，并進(jìn)行微調(diào)與優(yōu)化； 3、熟悉 Hugging Face：對(duì) Hugging Face 框架和模型庫有深入了解，能夠高效使用其進(jìn)行大模型的微調(diào)、部署和優(yōu)化； 4、模型剪枝、蒸餾、量化技術(shù)：精通 模型蒸餾（Knowledge Distillation）、量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等技術(shù)，具備相關(guān)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠大幅減少模型大小并提高推理速度； 5、大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練和模型調(diào)優(yōu)：有實(shí)際的大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，提升模型的泛化能力和實(shí)際應(yīng)用效果； 6、NLP 和多模態(tài)技術(shù)：熟悉 NLP（自然語言處理）領(lǐng)域的前沿研究進(jìn)展，并能夠在多模態(tài)（如語言+視覺）領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新； 7、硬件優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)：有對(duì)不同硬件平臺(tái)（如 CPU、GPU、TPU、嵌入式設(shè)備）進(jìn)行性能優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)，能夠確保大模型在各種硬件平臺(tái)上高效運(yùn)行。