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大模型時(shí)代
企業(yè)對人才的需求,變了 !

算法工程師 招聘被大模型方向主導,薪資遠超傳統算法崗位

  • 崗位要求
  • 工作職責

1. 熟練掌握Llama/GPT/BLOOM等大模型原理并具有實(shí)際落地經(jīng)驗
2. 對NLP大模型的技術(shù),包括GPT、Instruction Tuning等有較為深入的了解和實(shí)踐
3. 對常見(jiàn)大模型,如Llama/GPT/BART等技術(shù)實(shí)現和落地有實(shí)際經(jīng)驗
4. 熟練掌握GPT或其他大模型的等算法訓練范式
5. 具備N(xiāo)LP大模型訓練經(jīng)驗者優(yōu)先
6. 參與或者領(lǐng)到過(guò)大型預訓練大模型落地項目
7. 在NLP文本生成或大模型預訓練方向有較深入研究
8. 對模型量化、性能優(yōu)化有一定的了解

1. 從事大語(yǔ)言模型(LLM)預訓練算法研究、訓練、應用
2. 負責自然語(yǔ)言處理(NLP)方向基于GPU的并行多機多卡訓練、高性能模型推理等
3. 參與研發(fā)預訓練大模型等下一代人工智能核心技術(shù)
4. 基于海量對話(huà)數據,負責探索ChatGPT相關(guān)算法研究
5. 負責公司垂域智能對話(huà)算法開(kāi)發(fā)
6. 跟蹤與探索NLP業(yè)界前沿技術(shù),具有快速復現及落地的能力
7. 前沿技術(shù)跟進(jìn)研究,支持公司通用類(lèi)和垂類(lèi)預訓練模型研發(fā)及效果持續優(yōu)化
8. 優(yōu)化大模型finetune性能,線(xiàn)上實(shí)時(shí)inference性能

GPT-4 拉開(kāi)“通用人工智能 (AGI) ”序幕,算法領(lǐng)域邁入 “大模型” 時(shí)代

  • ChatGPT 的推出席卷全球科技行業(yè),徹底顛覆人們對于傳統AI行業(yè)和 技術(shù)的認知
  • GPT-4 繼續 GPT 系列神話(huà),在語(yǔ)言、數學(xué)、編程、視覺(jué)、醫學(xué)、法律和心理學(xué)領(lǐng)域表現出色,接近人類(lèi)水平
  • 鑒于 GPT 系列模型巨大的應用潛力和市場(chǎng)價(jià)值,國內頭部互聯(lián)網(wǎng)公司迅速跟進(jìn),先后推出了“文言一心”、“通義千問(wèn)”、“日日新”等中文領(lǐng)域大語(yǔ)言模型
  • 大模型開(kāi)源社區異常活躍,短時(shí)間內推出多個(gè)性能比肩 GPT 系列模型的開(kāi)源大模型
  • 大廠(chǎng)公司高管及投資人紛紛下場(chǎng)創(chuàng )業(yè),傳統互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛加大大模型方面的投入,AIGC 及大模型領(lǐng)域呈現出前所未有的蓬勃發(fā)展景象
  • AIGC 及大模型領(lǐng)域人才需求井噴,企業(yè)開(kāi)放大量高薪崗位

行業(yè)新鮮時(shí)報

  • 螞蟻集團證實(shí)技術(shù)研發(fā)團隊正在自研語(yǔ)言和多模態(tài)大模型 — “貞儀”。
  • 中科院計算所推出多語(yǔ)言大模型“百聆”,百聆是一個(gè)以 LLaMA 為基座的遵循指令的 LLM。評測實(shí)驗表明,百聆使用更少的參數實(shí)現了與 GPT-3.5-turbo 相當的性能。
  • 北大團隊開(kāi)源首個(gè)中文法律大模型 — ChatLaw,并針對大語(yǔ)言模型和知識庫的結合問(wèn)題給出了法律場(chǎng)景下合理的解決方案。
  • 中國聯(lián)通發(fā)布圖文大模型“鴻湖圖文大模型1.0”。鴻湖圖文大模型是首個(gè)面向運營(yíng)商增值業(yè)務(wù)的大模型,目前擁有8億訓練參數和20億訓練參數兩個(gè)版本,可實(shí)現以文生圖、視頻剪輯、以圖生圖等功能。
  • 由上海人工智能實(shí)驗室(上海AI實(shí)驗室)牽頭,并聯(lián)合國內外頂級科研機構、高校及醫院共同發(fā)布全球首個(gè)醫療多模態(tài)基礎模型群“OpenMEDLab浦醫”。
  • 美圖發(fā)布七大AIGC新品,包括WHEE、開(kāi)拍、WinkStudio、美圖設計室2.0、AI數字人生成工具、RoboNeo美圖AI助手、MiracleVision奇想智能等;
  • 冪律智能聯(lián)合智譜AI發(fā)布基于中文千億大模型的法律垂直大模型—PowerLawGLM。PowerLawGLM 法律大模型,基于智譜目前效果最好的ChatGLM130B通用千億對話(huà)大模型進(jìn)行聯(lián)合研發(fā)。
  • 國內AI準獨角獸企業(yè)實(shí)在智能 (Intelligence Indeed) 的自研垂直領(lǐng)域大語(yǔ)言模型—TARS(塔斯) 歷經(jīng)半年研發(fā)后,正式開(kāi)啟內測。
  • 理想汽車(chē)在發(fā)布會(huì )上展示了車(chē)載大語(yǔ)言模型MindGPT,理想汽車(chē)智能空間算法科學(xué)家陳偉博士表示:“我們以大模型MindGPT”為核心,打造了新一代多模態(tài)人機交互體系,全力支撐空間交互2.0的落地,讓全家人都能輕松使用AI,讓理想同學(xué)成為每一個(gè)家庭的新成員。

培養大模型人才
需要這樣的課程

課程大綱:大廠(chǎng)大牛帶路,直擊大廠(chǎng)標準,實(shí)戰貫穿全程

階段一 深度學(xué)習基礎 點(diǎn)擊收起

核心技術(shù)

  • 深度學(xué)習基本概念
  • 深度學(xué)習經(jīng)典模型解析
  • 深度學(xué)習模型優(yōu)化策略解析
  • 深度學(xué)習GPU原理與應用方法
  • 深度學(xué)習GPU并行訓練策略解析

掌握技能

  • 深度學(xué)習基本概念
  • Transformer 核心原理
  • BERT 系列模型核心原理
  • T5 模型核心原理
  • 深度學(xué)習模型優(yōu)化策略
  • GPU架構原理與CUDA編程原理
  • GPU在深度學(xué)習訓練/推理過(guò)程中的應用
  • GPU多卡并行技術(shù)

項目實(shí)戰

深度學(xué)習模型多GPU訓練實(shí)戰
  • 1模型訓練流程詳解
  • 2模型訓練環(huán)境搭建
  • 3模型 CPU/GPU 訓練代碼開(kāi)發(fā)
  • 4模型 多GPU并行訓練代碼開(kāi)發(fā)
  • 5模型推理代碼開(kāi)發(fā)
  • 6模型效果評估與優(yōu)化

課程特點(diǎn)

覆蓋深度學(xué)習基礎理論,全方位講解深度學(xué)習基本概念,從經(jīng)典模型出發(fā),深入淺出地講解經(jīng)典模型原理,對深度學(xué)習模型優(yōu)化策略、GPU原理、CUDA編碼原理、GPU應用方法及GPU多卡加速策略等核心技術(shù)進(jìn)行細致講解。 通過(guò)算法原理、企業(yè)經(jīng)驗及代碼實(shí)踐三位一體的課程安排,帶你進(jìn)入深度學(xué)習的世界,補齊你在模型理解和應用過(guò)程中的短板,讓你更好的掌握深度學(xué)習基礎技能。

階段二 大模型基礎 點(diǎn)擊展開(kāi)

核心技術(shù)

  • 大模型技術(shù)概述
  • GPT 系列模型核心原理詳解
  • LLaMA 系列模型核心原理詳解
  • BLOOM 系列模型核心原理詳解
  • Baichuan 系列模型核心原理詳解
  • Baichuan 系列模型源碼詳解
  • ChatGLM 系列模型核心原理詳解
  • Qwen 系列模型核心原理講解
  • Langchain 框架核心原理詳解

掌握技能

  • GPT系列模型核心原理(GPT1/GPT2/GPT3/GPT4/InstructGPT)
  • LLaMA系列模型核心原理(LLaMA/LLaMA2/Alpaca/Vicuna/BaiChuan2)
  • 優(yōu)秀開(kāi)源大模型核心原理(BLOOMZ/ChatGLM3/Qwen1.5)
  • 大模型應用框架LangChain核心原理

項目實(shí)戰

Langchain + LLM 本地化Agent實(shí)戰
  • 1Langchain六大核心模塊原理詳解與代碼實(shí)現
  • 2Langchain + LLM 本地化Agent系統設計
  • 3Langchain + LLM自定義Tools實(shí)現
  • 4Langchain + LLM系統部署
  • 5Langchain + LLM應用接入

課程特點(diǎn)

從論文出發(fā),全面覆蓋大模型核心技術(shù)原理,深入淺出的講解大模型相關(guān)技術(shù)、核心模型原理及模型源碼,為之后的大模型實(shí)踐打下堅實(shí)的理論基礎。

階段三 多模態(tài)基礎 點(diǎn)擊展開(kāi)

核心技術(shù)

  • 多模態(tài)技術(shù)概述
  • Vit模型核心原理詳解
  • CLIP模型核心原理詳解
  • ALBEF模型核心原理詳解
  • BLIP/BLIP-2模型核心原理詳解
  • LLaVA模型核心原理詳解
  • Qwen-VL模型核心原理詳解

掌握技能

  • 多模態(tài)技術(shù)核心原理
  • 經(jīng)典多模態(tài)模型核心原理(Vit/CLIP/ALBEF/BLIP)
  • 多模態(tài)大模型核心原理(BLIP-2/LLaVA/Qwen-VL)

課程特點(diǎn)

從論文出發(fā),全面覆蓋經(jīng)典多模態(tài)模型及多模態(tài)大模型,深入淺出的講解多模態(tài)相關(guān)技術(shù)。

階段四 大模型微調基礎 點(diǎn)擊展開(kāi)

核心技術(shù)

  • 大模型微調概述
  • 大模型微調核心要素
  • 大模型微調數據收集與評估
  • 大模型Tuning技術(shù)詳解
  • 大模型PEFT技術(shù)詳解
  • 大模型全參數微調技術(shù)詳解
  • 大模型CoT/ToT/GoT/AoT 技術(shù)詳解
  • 大模型 DPO 技術(shù)詳解
  • 大模型內容生成技術(shù)詳解

掌握技能

  • 大模型微調所需的核心要素
  • 大模型微調的數據收集和處理過(guò)程
  • 使用ChatGPT 獲取高質(zhì)量訓練數據
  • 大模型Tuning技術(shù)核心原理 (Prompt-Tuning/Instruction-Tuning/P-Tuning)
  • 大模型PEFT技術(shù)核心原理
  • 大模型全參數微調技術(shù)核心原理(DeepSpeed)
  • 大模型CoT/ToT/GoT/AoT 技術(shù)詳解
  • 大模型DPO技術(shù)核心原理
  • 大模型微調代碼實(shí)現與參數配置
  • 通過(guò)大模型微調解決傳統NLP任務(wù)

項目實(shí)戰

基于常規NLP任務(wù)的大模型微調實(shí)戰
  • 1NLP常規任務(wù)方案設計
  • 2大模型訓練環(huán)境搭建
  • 3大模型微調代碼詳解
  • 4大模型微調參數詳解
  • 5基于常規NLP任務(wù)的大模型微調

課程特點(diǎn)

大模型微調技術(shù)棧全覆蓋,深入講解所有主流大模型微調技術(shù),深入講解大模型核心訓練代碼,通過(guò)使用大模型完成傳統NLP任務(wù),讓你真正的掌握大模型微調的整體流程。

階段五 大模型實(shí)戰 點(diǎn)擊展開(kāi)

核心技術(shù)

  • 實(shí)戰項目—基于大模型的可視化AIGC問(wèn)答系統開(kāi)發(fā)
  • AIGC問(wèn)答系統—大模型訓練環(huán)境搭建
  • AIGC問(wèn)答系統—大模型數據收集與 instruction 設計
  • AIGC問(wèn)答系統—通用大模型微調代碼開(kāi)發(fā)(支持多模型/多框架)
  • AIGC問(wèn)答系統—Baichuan2多GPU LoRA微調實(shí)現
  • AIGC問(wèn)答系統—Baichuan2多GPU 全參數微調實(shí)現
  • AIGC問(wèn)答系統—Qwen1.5多GPU LoRA微調實(shí)現
  • AIGC問(wèn)答系統—Qwen1.5多GPU 全參數微調實(shí)現
  • AIGC問(wèn)答系統—大模型性能評估體系搭建
  • AIGC問(wèn)答系統—大模型部署與服務(wù)接口開(kāi)發(fā)
  • AIGC問(wèn)答系統—大模型界面化調用系統開(kāi)發(fā)
  • 項目總結與答疑

掌握技能

  • 基于大模型的智能對話(huà)系統架構
  • 大模型訓練的環(huán)境搭建與數據收集過(guò)程
  • 支持多種模型多種訓練框架的微調代碼開(kāi)發(fā)
  • 大模型多GPU LoRA/全參數微調技巧
  • 大模型評估策略
  • 大模型訓練的完整開(kāi)發(fā)流程
  • 大模型界面化調用系統

課程特點(diǎn)

從實(shí)戰項目出發(fā),基于企業(yè)應用最廣泛的Baichuan2及Qwen1.5,從零搭建基于大模型的AIGC對話(huà)系統,讓學(xué)員掌握從環(huán)境搭建、數據構建、大模型微調到界面化調用的整個(gè)過(guò)程,掌握大模型微調的完整鏈路,并建立界面化的大模型調用系統。

案例展示

課程講師:AI大廠(chǎng)實(shí)戰型專(zhuān)家

  • 姜夏字節跳動(dòng)AI算法專(zhuān)家

    從業(yè)7年,先后在字節跳動(dòng)、VIVO人工智能研究院等公司從事智能對話(huà)、知識圖譜、大模型應用等工作,曾主導研發(fā)面向億級用戶(hù)的智能對話(huà)系統及百億量級知識圖譜系統,具有深厚的理論積累和豐富的模型應用經(jīng)驗

  • 劉毅阿里巴巴達摩院AI高級算法專(zhuān)家

    先后就職于百度自然語(yǔ)言處理部,阿里巴巴達摩院,擔任算法研究員,在A(yíng)CL/EMNLP/COLING等會(huì )議發(fā)表多篇學(xué)術(shù)文章,并擔任頂會(huì )審稿人。從事大型語(yǔ)言模型訓練及應用5年,曾主導百億參數模型研發(fā)迭代,在自然語(yǔ)言處理,預訓練,強化學(xué)習方面有豐富的理論及實(shí)戰經(jīng)驗

適學(xué)人群

  • 算法工程師

    了解機器學(xué)習/深度學(xué)習基本
    概念的在職算法工程師

  • 在讀大學(xué)生

    相關(guān)專(zhuān)業(yè)的
    在校學(xué)習大學(xué)生

  • AI愛(ài)好者

    對人工智能有濃厚的興趣
    想從事相關(guān)工作者

只要你熱愛(ài)學(xué)習,熱愛(ài)編程,改變世界的任務(wù)就會(huì )落在你身上,
一起行動(dòng)起來(lái)吧