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崗位職責(zé)： 1. 負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型的微調(diào)，包括模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)預(yù)處理等。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)人類語(yǔ)言的理解生成; 2. 負(fù)責(zé)對(duì)大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行處理和分析，提取有效的特征信息，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理。利用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，提高模型的性能; 3、模型優(yōu)化和改進(jìn)，負(fù)責(zé)對(duì)已有的語(yǔ)言模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，通過(guò)改進(jìn)模型的結(jié)構(gòu)、調(diào)整超參數(shù)、引入新技術(shù)等手段，提高模型的效果和性能; 4.積極跟蹤和研究最新的深度學(xué)習(xí)算法和技術(shù)，將其應(yīng)用到語(yǔ)言模型的研發(fā)中，提升模型的表達(dá)能力和創(chuàng)造力; 5.模型部署和性能優(yōu)化，將研發(fā)完成的語(yǔ)言模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，保證模型的穩(wěn)定性和性能，對(duì)模型進(jìn)行性能優(yōu)化，提高模型的相應(yīng)速度和并發(fā)處理能力。 任職要求： 1.計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷; 2.編程基礎(chǔ)，精通python等編程語(yǔ)言，熟悉深度學(xué)習(xí)框架，如Tensorflow、PyTorch等; 3.算法基礎(chǔ)，具備扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)，熟悉Attention、seq2seq、Transformer、Embedding等常用算法，且熟悉強(qiáng)化學(xué)習(xí)者優(yōu)先; 4.開(kāi)發(fā)經(jīng)歷，熟悉國(guó)內(nèi)外大模型的基本原理，如:GPT,BERT,QWen等,有huggingface、weights-and-bias、github等服務(wù)的使用經(jīng)驗(yàn)，有兩年以上NLP開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。