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負(fù)責(zé)nlp大模型生成內(nèi)容的可控可信方向的研發(fā)和落地。 工作內(nèi)容包括大模型基座的訓(xùn)練，對(duì)比，基于公開(kāi)數(shù)據(jù)集/業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集的微調(diào)， 生成知識(shí)的可控性，準(zhǔn)確性方案研發(fā)，以及大模型小型化相關(guān)技術(shù)來(lái)保證模型的落地應(yīng)用。 職位要求 1. 計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)獲得碩士學(xué)位， 博士?jī)?yōu)先， 發(fā)表過(guò)大模型相關(guān)研究ai頂會(huì)論文優(yōu)先； 2. 對(duì)nlp主流大模型如gpt3/chatgpt/t5/palm/llama/glm等的原理和差異有深入的理解； 3. 熟練掌握主流深度學(xué)習(xí)框架pytorch/tensorflow，大模型訓(xùn)練框架megatron-lm/deepspeed等多機(jī)多卡方案，有百億/千億nlp大模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； 4. 熟悉常見(jiàn)的模型小型化技術(shù)，如量化/剪枝/蒸餾等，熟悉onnx/tensorrt； 5. 有良好的代碼開(kāi)發(fā)能力，有開(kāi)源項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。