nlp大模型训练招聘

# 背景近些年,NLP 应用方面有所突破,[Bert](https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf)、[GPT](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf)、[GPT-3](https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf) 等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的...

## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿(或更多)参数的语言模型,这些参数是在大量文本数据上训练的,例如模型GPT-3,PaLM,LLaMA等,大语言模型的目的是理解和生成自然语言,通过学习大量的文本数据来预测下一个词或生成与给定文本相关的内容。> 参数可以被理...

SFT(Supervised Finetune)简介在自然语言处理(NLP)领域,Supervised Finetuning(SFT)是一种至关重要的技术手段,用来提升大模型在某一特定领域的表现。通过精细的策划和实施,SFT能够指导模型的学习过程,确保其学习成... 模型训练、模型评估、模型部署的过程介绍一些实践经验。 数据准备数据格式格式在模型精调数据集格式说明中有详细说明,这里不再赘述。以下是 JSON 格式的例子: json {"messages": [{"role": "user", "content": "孤...

大模型技术是指具有规模性参数深度神经网络模型的人工智能模型。这种模型通常包含数十亿到数千亿个参数,依据规模性训练数据与计算资源反复练习。以下是大模型技术的一些环境: - 硬件开发:大型模型的崛起与... 大型模型务必实践和推理巨大的计算资源和存储量,并对硬件条件作出要求。此外,还应进一步研究与处理大型模型的可解释性、隐私保护等问题。# 一、核心要点了解自然语言(NLP)关键点: 语言产生:GPT 系列等大...