崗位職責
1針對大語言模型LLM的微調涵蓋全參數(shù)微調以及LoRA/QLoRA等參數(shù)高效微調技術
2負責模型評估與測試并構建自動化測試流程優(yōu)化訓練流程利用DeepSpeedFSDP等分布式訓練技術提高訓練效率
3研究最新的對齊技術DPORLAIF以優(yōu)化模型的交互體驗和響應質量
4開展對比實驗分析不同模型架構數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)化策略的影響并制定相應的優(yōu)化方案
5參與MLOps工作支持模型部署推理優(yōu)化如INT4/INT8量化服務化FastAPI/Triton
崗位要求
1計算機科學人工智能機器學習等相關專業(yè)碩士及以上學歷應屆生亦可
2熟練掌握深度學習框架PyTorchTensorFlow熟悉Transformers庫Hugging Face
3具備大模型微調經驗了解LoRA/QLoRAPrefix TuningP-Tuning等參數(shù)高效微調方法
4熟悉數(shù)據(jù)標注數(shù)據(jù)清洗等數(shù)據(jù)處理技術掌握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熟悉分布式訓練了解DeepSpeedFSDPMegatron等技術
7具備工程思維能編寫高效的數(shù)據(jù)處理訓練測試代碼并優(yōu)化計算資源
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1針對大語言模型LLM的微調涵蓋全參數(shù)微調以及LoRA/QLoRA等參數(shù)高效微調技術
2負責模型評估與測試并構建自動化測試流程優(yōu)化訓練流程利用DeepSpeedFSDP等分布式訓練技術提高訓練效率
3研究最新的對齊技術DPORLAIF以優(yōu)化模型的交互體驗和響應質量
4開展對比實驗分析不同模型架構數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)化策略的影響并制定相應的優(yōu)化方案
5參與MLOps工作支持模型部署推理優(yōu)化如INT4/INT8量化服務化FastAPI/Triton
崗位要求
1計算機科學人工智能機器學習等相關專業(yè)碩士及以上學歷應屆生亦可
2熟練掌握深度學習框架PyTorchTensorFlow熟悉Transformers庫Hugging Face
3具備大模型微調經驗了解LoRA/QLoRAPrefix TuningP-Tuning等參數(shù)高效微調方法
4熟悉數(shù)據(jù)標注數(shù)據(jù)清洗等數(shù)據(jù)處理技術掌握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熟悉分布式訓練了解DeepSpeedFSDPMegatron等技術
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- 公司規(guī)模:1-49人
- 公司性質:0
- 所屬行業(yè):電力、電氣、自動化、熱力、鍋爐、照明、電池、電源、電纜、光電等
- 聯(lián)系人:沈家祺
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- 郵政編碼:
工作地址
- 地址:深圳市南山區(qū)西麗街道TCL國際E城E2棟601