設(shè)計(jì)開發(fā)大模型架構(gòu);
根據(jù)項(xiàng)目需求進(jìn)行技術(shù)選型;
建立和完善大模型的性能評(píng)估體系;
深入分析模型的瓶頸和問題,提出有效的改進(jìn)方案;
技術(shù)文檔編寫;
精通 Python、C++ 等編程語(yǔ)言,熟練掌握常用的深度學(xué)習(xí)框架;
熟悉深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu),特別是GPT、BERT 等的原理和設(shè)計(jì)。掌握模型壓縮、量化、分布式訓(xùn)練等相關(guān)技術(shù),能夠?qū)Υ竽P瓦M(jìn)行性能優(yōu)化和部署
熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本算法,有數(shù)據(jù)處理、特征工程和大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練的經(jīng)驗(yàn)。
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