工作總結:
?探索大語言模型在汽車和工業(yè)領域的應用場景
?設計和開發(fā)垂直領域的大型語言模型框架
?基于大型語言模型構建和優(yōu)化應用程序。
?評估和分析大型語言模型在垂直領域的有效性。
主要職責:
-收集整理領域數(shù)據(jù):整理汽車/工業(yè)領域相關的文本、代碼、數(shù)據(jù)等,并進行清理、標注、整理,為大型語言模型的訓練和應用提供高質量的數(shù)據(jù)庫。
-設計并實現(xiàn)大語言模型的應用方案:根據(jù)具體應用場景,如智能客服系統(tǒng)、自動答疑系統(tǒng)、故障診斷系統(tǒng)等,設計并實現(xiàn)基于大語言模型的解決方案。
-開發(fā)和優(yōu)化大型語言模型的訓練和推理流程:優(yōu)化大型語言模型的訓練和推理流程,提高模型的效率、準確性和可解釋性。
-評估和分析大型語言模型的有效性:評估和分析大型語言模型在汽車和工業(yè)應用中的有效性,并根據(jù)結果改進和優(yōu)化它們。
撰寫技術文檔和報告:撰寫汽車和工業(yè)應用大型語言模型的研究和開發(fā)文檔和報告,記錄工作結果和經(jīng)驗教訓。
資格和能力:
本科及以上學歷,計算機科學/數(shù)據(jù)科學/人工智能或相關學科
扎實的計算機科學基礎知識,熟悉數(shù)據(jù)結構,算法,編程語言等。
熟悉自然語言處理(NLP)技術:了解基本的NLP概念,如詞嵌入、語言建模、文本分類、機器翻譯等。
熟悉大型語言建模(LLM)相關技術:了解LLM的基本概念和應用框架,如Transformer, PLM, Prompt Engineering, RAG, Fine Tune, LangChain等;
主要開源llm的部署經(jīng)驗,如ChatGLM, Llama等。
相關項目經(jīng)驗:參與過NLP / LLM相關項目,如聊天機器人、文本生成、問答系統(tǒng)等。
熟悉Python或其他編程語言:熟練使用Python或其他編程語言編寫和開發(fā)代碼。
良好的學習和解決問題的能力:能夠快速學習新知識和新技術,并能獨立解決問題。