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1、參與大模型的架構設計與優(yōu)化，包括模型結構選型、參數(shù)調整、性能提升等工作。
2、設計和實現(xiàn)算法，提升模型在自然語言處理、文本生成等任務中的準確性和效率。
3、負責模型訓練數(shù)據(jù)的預處理、清洗及標注工作，確保數(shù)據(jù)質量。
4、深入研究和理解大模型相關的前沿技術，如Transformer架構、預訓練模型等，并應用于實際項目中。
5、負責數(shù)據(jù)處理與預處理，從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，為模型訓練提供高質量的數(shù)據(jù)支持。
6、使用深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch等）進行模型的開發(fā)與訓練，不斷優(yōu)化模型的準確性和效率。
7、跟蹤和分析模型在實際應用中的性能表現(xiàn)，及時發(fā)現(xiàn)問題并提出解決方案，持續(xù)改進模型效果。
參與技術創(chuàng)新和研究工作，探索新的算法和技術方向，為公司的大模型技術發(fā)展提供前瞻性的思路和建議。
任職要求：
1、精通深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體（LSTM、GRU）、Transformer等，對模型原理有深入理解。
熟練掌握至少一種深度學習框架，能夠獨立完成模型的開發(fā)、訓練和調優(yōu)工作。
2、扎實的數(shù)學基礎，包括線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計等，能夠運用數(shù)學知識解決實際算法問題。
精通Python編程，熟悉PyTorch或TensorFlow等深度學習框架。
3、理解大語言模型的工作原理，具備模型調優(yōu)、量化、剪枝等相關經(jīng)驗。
5、有較強的數(shù)據(jù)處理能力，能夠獨立完成數(shù)據(jù)集的構建與優(yōu)化。
6、對新技術有濃厚興趣，能夠快速學習并應用最新的研究成果于實際項目中。