1. 协助资深研发人员开展大模型的架构设计、算法优化等工作,深入理解Transformer等核心架构原理,参与模型的搭建与实验,通过代码实现模型的基础模块,如注意力机制、编码器-解码器结构。
2. 负责大规模数据集的预处理与标注工作,运用数据清洗技术去除噪声数据,使用标注工具对文本、图像等数据进行分类、标记,确保数据质量,为模型训练提供可靠的数据支持。
3. 参与模型训练过程的监控与调优,借助TensorBoard等工具实时观察训练指标,如损失函数、准确率,根据指标变化调整超参数,如学习率、批次大小,提高模型性能。
4. 跟踪大模型领域的前沿技术动态,阅读最新学术论文,参加技术研讨会议,将新的研究成果应用于实际项目中,为团队提供创新性的思路和解决方案。