华为AI模型研究员-端侧大模型
校招全职研发类地点：深圳 | 北京 | 上海 | 杭州 | 南京 | 苏州 | 东莞 | 武汉 | 西安 | 成都 | 长沙 | 济南状态：招聘
工作描述
任职要求 1、计算机科学、人工智能、软件工程、电子信息、自动化、统计数学等相关专业，在顶会有高质量学术产出； 2、深入理解 Transformer 架构及主流 LLM 训练技术栈，对大模型底层原理有透彻理解； 3、具备在 MoE、稀疏/线性注意力、KV Cache 优化、投机推理、蒸馏等模型小型化相关研究或实践经验； 4、熟悉语言大模…
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包括英文材料
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
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
缓存+
https://hackernoon.com/the-system-design-cheat-sheet-cache
The cache is a layer that stores a subset of data, typically the most frequently accessed or essential information, in a location quicker to access than its primary storage location.
https://www.youtube.com/watch?v=bP4BeUjNkXc
Caching strategies, Distributed Caching, Eviction Policies, Write-Through Cache and Least Recently Used (LRU) cache are all important terms when it comes to designing an efficient system with a caching layer.
https://www.youtube.com/watch?v=dGAgxozNWFE
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