腾讯元宝-多模态大模型算法工程师
社招全职3年以上元宝技术地点:深圳状态:招聘
任职要求
1.硕士及以上学历,计算机、人工智能、数学等相关专业(有数学、编程竞赛加分); 2.多年NLP/深度学习研发经验,至少1年大模型应用相关实战经验; 3.深入理解vlm技术栈(如SFT、RM、RLHF、数据合成等…
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工作职责
1.面向AI应用场景的图文大模型微调,优化PostTraining (SFT/RM/RL) 算法的训练效率和实际用户体验效果; 2.研究各领域高质量数据的自动化合成方法,建设高效的线上数据飞轮链路; 3.配合产品和工程,探索VLM在创作、教育、金融、代码等场景下的创新应用; 4.积极跟进技术进展,探索以最新技术赋能业务和项目的可能性。
包括英文材料
学历+
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
SFT+
https://cameronrwolfe.substack.com/p/understanding-and-using-supervised
Understanding how SFT works from the idea to a working implementation...
RLHF+
[英文] What is RLHF?
https://aws.amazon.com/what-is/reinforcement-learning-from-human-feedback/
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is a machine learning (ML) technique that uses human feedback to optimize ML models to self-learn more efficiently.
https://www.ibm.com/think/topics/rlhf
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is a machine learning technique in which a “reward model” is trained with direct human feedback, then used to optimize the performance of an artificial intelligence agent through reinforcement learning.
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1. 参与音频大模型的全流程研发,包括跨模态对齐、多模态理解及生成,涵盖文本和语音等训练数据的清洗和制作、基础模型算法选型与优化,聚焦预训练、监督微调及强化学习等关键环节的技术迭代; 2. 负责语音对话大模型的端到端效果优化,提高在远场、低信噪比、多人、音乐等场景下的理解及生成效果,改善模型在方言、副语言信息等方面的理解能力,加强情感对话能力; 3. 探索多模态模型的理解和生成范式,跟进业界新的多模态大模型结构,从模型效果优化及降低全链路处理延时等多个方面开展前沿性研究及落地工作。
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