通义研究型实习生-大模型的词表scaling law研究

1. 跟进多模态大模型（vLLM）预训练、SFT、RLHF等技术，调研与跟进最新进展；负责多模态相关性大模型、多模态大模型稀疏检索和稠密模型，多模态大模型个性化预训练方向，以及多模态大语言模型的训练和推理加速； 2. 多模态大模型个性化预训练：研发个性化预训练模型，探索在训练样本、模型参数量等维度上scale-up能带来的收益，研究在电商搜索场景下, CTR和CVR 模型中用户动线特征的挖掘和应用，包括用户行为模型的获取、特征设计、结构优化等个性化建模； 3. 多模态大模型的训练和推理加速：协助研究和开发多模态大语言模型的加速技术，包括但不限于量化、剪枝和蒸馏，以及数据特征和调度优化；实现和优化多模态大模型推理框架，以提高推理速度和效率；与工程团队合作，解决机器学习模型在部署过程中的性能问题； 4. 多模态大模型相关性模型：研发基于多模态大模型的相关性标注和评测大模型，应用到体验实验评测、体验监控、离线数据标注、线上相关性判断等方向； 5.多模态大模型稀疏检索和稠密模型：研究方向包括不限于：电商词表生成、多模态稀疏词表和稠密表征技术、LLMs幻觉缓解等问题。

随着大规模语言模型（LLM）的规模效应在训练数据与参数大小上的显著提升，解码方案的优化也逐渐成为提升模型生成性能的关键。通过在解码过程中投入一定的计算量，可以显著提高模型的生成质量和效率。通义千问模型已经在全球范围内取得了领先的模型效果，为进一步探索解码干预方案提供了坚实的基础。 本项目旨在探索以下一项或多项技术问题，以进一步提升大规模语言模型的解码性能： - 解码过程控制：研究如何对解码过程进行有效控制，提升模型处理复杂问题的能力。例如，如何通过动态调整解码策略来应对不同类型的输入，或在生成过程中引入更多的上下文信息。 - 大小模型结合的解码干预：研究如何通过训练小模型来干预大模型的行为，从而在不显著影响大模型整体性能的前提下，提升特定任务的生成质量或效率。这包括如何设计小模型的架构、如何与大模型进行有效的交互。 - 长文本解码方案：研究如何通过修改attention计算方式或其他解码算法，实现更好的长文本生成外推能力，或提升长文本生成的效率。这包括如何处理长依赖关系、如何优化内存使用，以及如何在生成过程中保持高质量的输出。

1.探索基于数据驱动的高效后训练优化策略，以更高效地提升模型性能，降低计算资源的消耗。 2.探索推理路径优化方法，提高大语言模型在多步推理、逻辑推理及跨领域知识融合任务中的准确性，稳定性和可控性。 3.探索推理能力自适应提升技术，开发能够根据具体任务需求动态调整推理策略的自适应学习机制，使模型在不同场景下都能达到较高的推理效率和准确率。

随着大语言模型（如ChatGPT等）的广泛应用，各行业对个性化回复的需求日益增长。个性化回复不仅能提升用户体验，还能增强模型在特定领域的实用性和准确性，但个性化回复的实用性和效果仍存在优化空间。本课题旨在探讨如何利用大语言模型实现个性化回复，满足不同行业及用户的特定需求。通过对用户输入上下文和历史对话的深度分析，模型将能够生成更具针对性和相关性的回复，从而提高用户满意度和互动有效性，我们希望在大模型个性化回复的研究中解决以下技术问题： 1. 用户行为数据的挖掘与建模：研究如何有效地收集和分析用户的历史交互记录、偏好设置等信息，以实现更精准的个性化推荐和回复策略。 2. 多轮对话的上下文理解：提高模型在多轮对话中对于上下文信息的理解能力，确保模型能够根据先前的对话内容生成更连贯、相关的回应。 3. 情感分析与情感适应：探索如何利用情感识别技术，使模型能够根据用户的情绪状态调整回复的语气和内容，以提升用户的满意度和对话的自然性。 4. 实时反馈机制：研究如何快速获取用户对模型回复的反馈，并将其融入模型的学习过程中，从而在交互中不断优化个性化表现。 5. 多模态的能力：扩展模型的感知方式，在文本模态的基础上，支持图像、音频等多种模态，从跨模态数据中抽取用户的兴趣，提升用户体验。