大语言模型的核心岗位及其要求

一、核心岗位

研究科学家（Research Scientist）：
负责制定研究计划，探索新算法和模型架构。数据科学家（Data Scientist）：
进行数据收集、分析和预处理。机器学习工程师（Machine Learning Engineer）：
设计和实现机器学习模型，优化算法性能。自然语言处理工程师（NLP Engineer）：
专注于自然语言处理任务，如分词、词性标注等。深度学习工程师（Deep Learning Engineer）：
负责深度学习模型的设计、训练和优化。数据工程师（Data Engineer）：
构建和管理数据管道，确保数据的质量和可用性。

二、理论

深度学习中最核心的概念可以精简为以下几点：

1. 神经网络：深度学习的基础，模仿人脑处理信息的方式。
2. 层结构：包括输入层、隐藏层和输出层，数据在网络中前向传播。
3. 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元的激活状态。
4. 损失函数：衡量预测与实际差异，如均方误差和交叉熵。
5. 反向传播：计算损失函数关于网络参数的梯度，用于训练。
6. 优化算法：如SGD、Adam，用于更新网络权重以最小化损失。
7. 卷积神经网络（CNN）：适用于图像等网格数据的特征提取。
8. 循环神经网络（RNN） 和 长短期记忆网络（LSTM）：适用于序列数据的处理。
9. 正则化技术：如Dropout，用于防止过拟合。
10. 生成对抗网络（GAN）：通过生成器和判别器的对抗训练生成数据。

Transformer

三、实践

数据收集：收集大量的文本数据，包括书籍、网页、文章等。
确保数据的多样性和代表性。

数据预处理：清洗数据，去除噪声和不相关的信息。
进行分词、词性标注、句法分析等自然语言处理步骤。

模型设计：设计模型的架构，包括层数、隐藏单元数等。
确定模型的训练参数，如学习率、批大小等。

训练：使用预处理后的数据训练模型。
使用GPU或TPU等硬件加速训练过程。

评估：在验证集上评估模型性能。
调整模型参数和架构以优化性能。

微调：针对特定应用场景对模型进行微调。
使用少量的特定领域数据来提高模型的准确性。

部署：将训练好的模型部署到服务器或云平台。
确保模型的可扩展性和稳定性。

四、需要技能

• 有机器学习和NLP库的经验,如Pandas、Nu mPy、SpaCy等
• 有应用ML框架的经验,如Scikit-Learn、Tens orFlow/Keras、PyTorch
• 熟练掌握各种深度神经网络,包括CNN,RNN,BERT,Transformer等。
• 综合运用大语言模型、AI算法等手段辅助构建模型训练所需的语料库和训练数据集
• 调研各种基础和前沿语言模型和NLP算法、研究跟踪NLP领域最新发展趋势
• 熟悉chatgpt,chatglm,chatrwkv,llama,claude等主流大模型,huggingface的常
• 熟悉Python语言和PyTorch,transformer等NLP库和深度学习开发框架,熟练掌握numpy、pandas等数据处理框架
• 具备NLP大模型训练经验者优先,熟悉并使用过chatgpt,chatglm,chatrwkv,llama,cl aude等主流大模型
• AI专业技术方向(计算机视觉、自然语言处理、语音识别、虚拟现实
• 数据清洗/构造,LLM训练和调优,搜索增强RAG
• 熟练掌握至少一种深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、Caffe等）