LLM

目前在做 Java 后端，如果秋招想转大模型应用开发的话，请问该怎么准备呢？优先主攻大模型，还是先继续深入学习 Java（目前在实习，学大模型的时间也不多）？前景如何呢（主要薪资方面相比同体量公司的 Java 岗）？小白求教，谢谢各位佬。

问的很细很深，狠狠拷打了80分钟，这个组做LLM pretrain的，我主要会rl，nlp缺乏点，一面凉自我介绍项目微调模型训练数据来源？LORA的理解Ptuning和全量微调对比RLHF全流程写出RLHF的优化目标公式目标公式中衰减因子的作用，取大取小有什么影响？RLHF的目标公式可以加入什么其他的项？熵正则项是如何加入的？KL散度理解？RLHF中PPO算比率相对什么来算？其中对数概率的作用？马尔科夫决策过程的定义，有哪些参数变量需要考虑？Reward model 训练的loss是什么？模型为什么会胡言乱语？根源在哪？可以考虑如何解决？模型微调会性能下降为什么还需要这一步？文本数据处理到进入...

摘要： 1. 阿里国际AE广告算法组，广告算法暑期实习生，base杭州。2. 转正率高，去年实习生都转正了。3. 组内氛围和工作强度都很友好（去年实习生都接了offer）。4. *************。阿里国际-广告算法工程师（机器学习、搜索推荐、强化学习、运筹学、MLLM/LLM大模型）--杭州我们是AliExpress广告算法团队，负责全球跨境电商AliExpress平台广告算法优化，包括搜索推荐场域的粗精排、召回优化，商家机制优化、以及AIGC及其他大模型应用。岗位职责包括但不限于：1. 设计和优化相关性下的Query理解、类目预测、深度语义相关性、商品理解、实体匹配等方向。2. 运用全域建模、用户序列建模等技术，优化电商各个场域的商品召回、排序、机制等。3. 运用运筹学、强化学习等，优化广告投放机制，保证消费者体验、广告主投放效果、平台需求的良好平衡。4. 跟进业内多模态大模型的基础和应用研究，参与电商领域内的多模态大模型研究和落地，如电商多模态大模型预训练、商品多模态内容提取、多模态商品召回&相关性。5. 跟进业内图文/视频生成的应用研究，参与电商AIGC类算法研究和落地，如商品营销背景生成、商品文案生成、商品营销视频生成等。6. 深入探索Multi-Agent框架，融合Post-Training阶段的SFT、Reasoning-oriented RL等技术，参与到跨境电商领域Agent的最新落地应用建设。岗位要求1. 计算机、人工智能相关专业硕士及以上学历。2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础。3. 熟悉常用的机器学习和深度学习算法及Tensorflow/Pytorch等至少一种深度学习框架。4. 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。5. 有较强的技术热情，有真实乐观、不畏挫折的心态；具备优秀的学习能力和团队合作精神。6. 极佳的工程实现能力，对大语言模型或多模态大模型技术有较为深入的理解，熟悉大模型调优技术。7. 有强烈求知欲，对人工智能领域相关技术有热情，有强烈的责任心和团队合作精神。

大佬们，bg末流双9，已投iclr6555被拒，转投icml中，想找找大模型算法实习，八股在哪背呀，需要背哪些呢，求指教

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇  魔搭 ModelScope 开源的 LLM 模型  魔搭 ModelScope 欢迎各个开源的 LLM 模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的 LLM 模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上，贡献了许多创新应用，并在 ModelScope 的创空间上进行分享。本专题初步梳理了当前社区上一些典型的 LLM 以及对应的创空间应用，方便大家对于 LLM 及其周边生态有更好的整体了解，也欢迎大家贡献更多的模型和创空间，一起玩转 LLM 的世界。 https://modelscope.cn/topic/dfe...

【LLM算法实习生招聘】【部门介绍】淘天集团供给智能团队定位于淘系供给侧（商家/商品/行业）业务场景，以AI能力为核心驱动的技术团队。【岗位描述】参与大语言模型前沿算法研发工作：专注于围绕OpenAI o1相关工作的背景技术探索：包括不限于技术探索、算法复现、技术创新等。提升大模型的Reasoning、Planning、Tool using、Reflection、Self-play等能力。【基本要求】1、计算机或相关专业硕士及以上学历；2、对大模型新技术感兴趣，具有良好的英文阅读能力和写作能力，有英文论文写作/发表经验；3、了解前沿NLP大模型算法知识，有模型训练经验。4、出色的问题解决能力和创新能力，能够解决复杂的技术挑战；5、实习时间6个月或以上。【具备以下条件优先】1、有ACL等顶会论文发表经验；2、熟悉大模型推理优化、自主学习或强化学习算法、了解OpenAI o1相关工作。【岗位亮点】1. 资源丰富，有AI相关成熟产品，2. 团队氛围轻松，师兄师姐对新人负责。3. 表现优秀者，有转正机会。【投递渠道】有意向者可投递简历至**********，一个工作日内回复。引流

人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT（Supervised Fine-Tuning）监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型，即源模型。然后创建一个新的神经网络模型，即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。源模型的输出层与源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。微调时，为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个数的输出层，...

时间：2024.4.9，下午3点面试形式：线上，飞书岗位：测试开发--抖音电商其实我的经历和测开没有任何经历，我的简历是关于LLM的简历，但是没想到过了初筛，进面试了（当时抱着随便投一下的态度，因为我的算法岗位实习被挂麻了）自我介绍（介绍的很短，因为我根本没有相关的东西介绍）hr是女面试官，hr真的很好，全程都在引导我说，没有施压（主要是我菜）。问了我上一段实习经历（LLM相关），奇妙的点就来了，她不太懂LLM相关的东西，然后我介绍一点，她不懂的就问我，我就给她解释（比如：PT、SFT、RAG什么的）然后问了我的课题，问了我的项目，因为做过一个图像的项目，关于动作识别的，她对这个比较感兴趣。聊...

打榜（近似于笔试）：类似于算法比赛的形式，提交方案会有排名，高于baseline即通过，难度较低。面试的话：整体风格偏聊天，主要看候选人和团队的匹配度～氛围比较轻松。

想问下有想来 Trae & Marscode 杭州做暑期的 26届牛友吗😁有转正 hc，正在扩张希望硕士硕究生及以上且做过 LLM 相关项目，之前有过互联网实习就更好了加分项: 发过软工 A 会或期刊，有过实习，acm 获奖，有程序分析或编译器开发经历感兴趣的可以联系我~ *******************

京东测开vs现代汽车LLM应用开发vS安克LLM 应用 offer选择rt，鼠鼠实习找到6月底终于有offer了😭1.京东测开（北京，暑期实习，可转正，大时尚事业部，具体业务不太清楚，有可能是点点点）2.现代汽车LLM应用开发（上海，智能座舱方向，日常实习，HR说看表现能转正🤔）3.安克（深圳，最近大规模召回充电宝那个，主要是做面向公司内部的智能体开发，日常实习）暑期实习大厂后端开发几乎全军覆灭，华为到现在还是offer审批（已经不抱希望了生)，暑期实习前半段被后端打击信心了，然后调整策略测开和大模型应用都投了一些的，秋招还是想找后端开发，不知道测开实习对后端用处大不大，大模型应用感觉就RAG和agent，似乎更简单一些，秋招大模型应用岗位好找嘛

大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 1.Prompt Learning 1.1 Prompt Learning 的出现背景 目前学术界一般将 NLP 任务的发展分为四个阶段，即 NLP 四范式：：   第一范式：传统机器学习模型的范式，基于全监督学习（fully supervised learning）的方法。通过构建特征工程（feature engineering），利用领域知识从数据中提取好的特征，直接解决下游...

职位描述： 1. 基于LLM大模型，在办公场景智能办公助理上推进智能问答、工具学习能力上的优化。2. 通过办公场景数据的挖掘，能够增强和丰富模型训练数据集，全面提升模型效果服务到业务；3. 根据业务需求，进行人工智能相关前沿算法领域的研究，包括机器学习，大规模预训练，智能决策，工程落地等；职位要求：1. NLP专业为佳，3-10年工作经历，深入理解目前主流LLM大模型方向相关算法与工程实践；对NLP及LLM技术最新发展持续跟踪学习。2. 熟悉java或python，有过模型训练、调优、微调或者模型训练工程化开发经验者优先；3. 较强的表达和沟通能力，对技术有激情，喜欢钻研，良好的学习能力。有意者可将邮件发至**********

#### 日常实习生与春招实习生的区别1）日常实习生与春招实习生不冲突，有独立HC2）日常实习生不限制毕业时间，低年级学生可报名，积攒实习经验####职位描述：1、开展基于大语言模型的Agent的算法研发和评测工作，包括Agent模型研发、通用Agent和垂类Agent构建和评测等；2、通过CT/SFT/RL等训练方法，提升大模型Planning、复杂推理、RAG、工具调用、数据问答、文案生成等能力；3、跟进最新人工智能技术和热点，优化、改进现有技术和系统，提升系统的性能和效率，在内外部业务场景验证，形成业内领先的技术服务能力和体系；4、负责业务技术需求的支持，针对业务场景的真实需求，设计合理的算法解决方案和技术路线，通过技术创新和业务验证，实现业务价值和效率的提升。#### 职位要求：【必备项】1、计算机或相关专业本科以上学历，硕士博士优先；2、对大模型新技术感兴趣，具有良好的英文阅读能力，可以快速理解前沿论文和技术文档并评测效果；3、熟练掌握Python编程语言以及PyTorch等深度学习开发框架；4、具备NLP大模型算法知识，有Qwen/Llama等大模型的使用或训练经验者优先；5、出色的问题解决能力和创新能力，能够解决复杂的技术挑战；6、具备Prompt工程、Agent构建等相关学术研究或实践经验者优先；7、实习时间6个月或以上。【加分项】1、在校园内或互联网公司有相关实习或项目经历；2、在ACL、EMNLP等国际顶级会议、期刊上发表论文，或在相关学术会议组织的权威比赛中获奖。【联系方式】简历内推邮箱：xinping.gxy@taobao.com邮件标题格式：淘天-语言大模型算法-日常实习生-姓名

目前只实习，已保研，未来是深度学习方向，想填充一下自己的实习经历，请问康明斯llm的实习岗值得去嘛？大家可以提点意见嘛？谢谢各位大佬

LLM 大模型学习必知必会系列(四)：LLM训练理论篇以及Transformer结构模型详解 1.模型/训练/推理知识介绍 深度学习领域所谓的“模型”，是一个复杂的数学公式构成的计算步骤。为了便于理解，我们以一元一次方程为例子解释：  y = ax + b  该方程意味着给出常数a、b后，可以通过给出的x求出具体的y。比如：  #a=1 b=1 x=1 y = 1 * 1 + 1 -> y=2 #a=1 b=1 x=2 y = 1 * 2 + 1 => y=3  这个根据x求出y的过程就是模型的推理过程。在LLM中，x一般是一个句子，如“帮我计算23+20的结果”，y一般是：“等于...

LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践 1.多模态大模型推理 LLM 的推理流程：  多模态的 LLM 的原理：  代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型，视觉大模型，音频大模型的推理 环境配置与安装 以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免费实例 PAI-DSW 的配置下运行（显存 24G） ：  点击模型右侧 Notebook 快速开发按钮，选择 GPU 环境： 打开 Python 3 (ipykernel)：   示例代码语言大模型推理示例代码  #通义千问1_8B LLM大模型的推理代码示例 #通义千问1_8B:https:...

解锁ChatGLM-6B的潜力：优化大语言模型训练，突破任务困难与答案解析难题 LLM（Large Language Model）通常拥有大量的先验知识，使得其在许多自然语言处理任务上都有着不错的性能。 但，想要直接利用 LLM 完成一些任务会存在一些答案解析上的困难，如规范化输出格式，严格服从输入信息等。 因此，在这个项目下我们参考 ChatGLM-Tuning 的代码，尝试对大模型 ChatGLM-6B 进行 Finetune，使其能够更好的对齐我们所需要的输出格式。 1. 环境安装 由于 ChatGLM 需要的环境和该项目中其他实验中的环境有所不同，因此我们强烈建议您创建一个新的虚拟环境...