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1、參與大模型項(xiàng)目體系設(shè)計(jì)與方案論證，開(kāi)展大語(yǔ)言模型增量預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)技術(shù)研究，提升模型在代碼生成、知識(shí)問(wèn)答等特定領(lǐng)域和任務(wù)上的性能。
2、負(fù)責(zé)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效采集、處理、標(biāo)注、管理等工作，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，為模型訓(xùn)練提供基礎(chǔ)。
3、開(kāi)展多模態(tài)大模型技術(shù)研究，如多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊、圖像語(yǔ)義理解等。同時(shí)，跟蹤領(lǐng)域***動(dòng)態(tài)，參與技術(shù)論文發(fā)表和研究報(bào)告撰寫(xiě)。

1、了解 Python 編程，Shell 腳本編寫(xiě)，對(duì)TensorFlow、PyTorch 等主流深度學(xué)習(xí)框架有一定了解，能夠利用這些框架和工具進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和優(yōu)化。
2、理解自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等相關(guān)算法原理，尤其是 Transformer 架構(gòu)，能夠根據(jù)論文復(fù)現(xiàn)相關(guān)算法，具備將算法應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目的能力。
3、掌握數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理等流程，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，具備數(shù)據(jù)挖掘和構(gòu)造能力，以提高模型訓(xùn)練效果。
博士、碩士學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等專(zhuān)業(yè)研究方向 211、985院校