阿里巴巴日常实习生-1688-大模型应用算法
实习兼职阿里巴巴日常实习生地点：杭州状态：招聘
工作描述
任职要求 * 计算机、人工智能、数学等相关专业在读（本科大三及以上 / 硕士 / 博士），可实习 3 个月以上。 * 熟悉 Transformer、LLM 基础原理，了解 SFT / RLHF / RAG / Agent 等主流技术范式之一。 * 具备扎实的 Python 编码能力，熟悉至少一个主流框架（LangChain …
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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
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.
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
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