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我这里有个大模型的比赛，感觉比较好拿奖，还有丰厚的奖金，想找队友 #大模型# #nlp# #llm# #大语言模型#

#选择哪一个offer#  #算法#  #offer选一下#  本人更看重职业发展前景和广度，更看重长远发展和技术积累，美团薪资略高一点Offer1: vivo- 负责蓝心大模型相关训练- 自然语言处理NLP方向 - 北京Offer2: 美团- 本地核心商业事业群-平台技术部- 到店事业群-算法策略- 主要负责近似品同类品识别，偏内容理解（涉及到文本，图片，视频，涉及到多模态），会利用的知识图谱，机器学习，自然语言处理大模型等 - 北京offer3: 科大讯飞- AI研究院- 核心技术平台- 认知群（讯飞星火大模型）- 自然语言处理NLP工程师- 讯飞是1+N模式，1是通用大模型，N是垂直领域（包括医疗，教育，运营商，城市等）会被分配到某个领域- base合肥 #大厂#  #大模型#  #nlp#

笔试11月初做的。然后11月中捞起来面试。一共两轮第一轮，问简历上实习经历，再挑一个项目讲讲，讲讲multi-head attention, batch norm, dropout。最后两个答得不是很好。 最后问反馈：基础还不错，深度不够。第二轮，一周之后接到电话，约二面。面试官说给我打了好几个... 主要人在美国，手机还不能双卡双待，之前阿里两个电话都没接到，直接给我挂了，麻，为啥留了邮箱不能发个邮件呢。 上来讲实习经历，有什么收获，讲完之后几乎没有问问题，也没有八股文，略惊讶。然后一道链表的算法题，O(n)空间的解法很简答，提示下才找到O(1)空间的思路，最后时间不够了，有bug。 面试官...

1.Transformer的多头注意力的作用：从GCN的角度就是探索更多的权重矩阵。原文的解释是MultiHead-Attention 提供了多个“表示子空间”，可以使模型在不同位置上关注来自不同“表示子空间”的信息。 即通过MultiHead，模型可以捕捉到更加丰富的特征信息。这里的多个表示子空间其实就是GCN里的多个权重矩阵。2.无序数组的中位数：这道题应该算是本科算法课的入门题了，找中位数和找任意第k个数是一样的方法。方法一：快排一次后，检查k落在哪个区域，然后对那个区域再进行一次快排。如此反复，可得答案。方法二：同样使用快排，但是对基准数不再随机，而是尽可能找出让两段区域长度相等的划分...

base北京海淀 主要做nlp语言大模型aigc方向，主要focus on大模型应用，有发paper机会，深度培养。同时欢迎社招和校招 有兴趣的可以si我#nlp#实习 #实习生招聘#大模型 #aigc

杭州华鲤智能科技公司目前缺人，牛友们可以投一投，下面是岗位要求，想投的可以私我或者直接搜公司NLP算法工程师（应届生可投）岗位职责：1、负责或参与业务中 LLM 项目的落地，基于 SOTA LLM 算法，利用领域数据微调、量化、工业化部署领域 LLM，以支持多模态智能对话业务场景。2、跟进 LLM 微调、ReAct 等领域的新成果，并结合具体业务场景搭建多模态智能对话系统，实现工业化落地。技能要求：1、国内外全日制硕士及以上学历，计算机相关专业，2-3个NLP方向在校或实习项目经验。2、熟练掌握至少一种深度学习框架，如 Tensorflow、PyTorch 等。3、熟悉 LLM 的训练、微调工作原理和流程。4、关注 LLM 业界最新动态，如 GPT4、LLaMA、GLM、Langchain 等。5、热爱技术，学习能力强，具备快速学习与知识迁移能力。6、较强的问题分析和处理能力，具有团队合作精神；7、喜欢创业公司的团队氛围，愿意与创业团队一起打拼和成长。 #招聘求职# #nlp#

双非硕 目前在一家小公司实习 做大模型相关的内容  #如何一边实习一边秋招#  #nlp#  #算法秋招# 还没开始准备秋招 有什么好的建议吗 ？感觉一天忙得要死 根本没时间准备 是否辞掉现在的实习

工作内容1.设计和开发相关方法以增强大语言模型（llm）的逻辑推理能力并落地应用，包括数据设计、prompt优化、SFT等；2.熟悉常见NLP任务的研究和开发，针对垂直场景进行业务落地；跟进NLP领域的最新前沿和进展，并将它们应用于大模型研发中，持续优化大模型逻辑推理能力并落地应用。任职要求1.自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历；2.在大语言模型方面有一定研究基础或经验，熟悉常用大模型，如GPT系列、LLaMA、BLOOM等，熟悉大语言模型各阶段训练过程，有实际训练经验者优先；3.在NLP、深度学习等方面有一定研究基础，熟悉NLP中不同任务及相应的主流模型...

官网状态还是终面但是发offer邮件了，深圳的nlp岗，看薪资似乎和往年一样，有uu了解顺丰nlp吗，网上都查不到什么😂而且听说顺丰裁员25%，还建议去吗 #秋招# #顺丰# #算法# #nlp# #晒一晒我的offer#

请问一下大家，oppo和实在智能这两家的nlp/llm实习怎么选。面试官都是直系上司，也都聊着很好。但是实在智能这边描述的项目更具体，感觉暑假三个月的时间能学到更多东西以及做更多事情。原来没有实习过，想问一下大家有没有什么办法！#实习##nlp##oppo##大语言模型#

全国大数据与计算智能挑战赛：面向低资源的命名实体识别基线方案，排名13/64 全国大数据与计算智能挑战赛：面向低资源的命名实体识别baseline，排名13/64。第一名：0.68962791，基线：0.67902593 ，感兴趣小伙伴可以刷刷榜。 国防科技大学系统工程学院（大数据与决策实验室） 项目链接以及本地码源见文末 1.赛题介绍 大赛背景   全国大数据与计算智能挑战赛是由国防科技大学系统工程学院大数据与决策实验室组织的年度赛事活动，旨在深入挖掘大数据应用实践中亟需的能力生成难题，选拔汇聚数据领域优势团队，促进大数据领域的技术创新和面向需求的成果生成，推动形成 “集智众筹、联合攻...

荔枝是一款声音互动App，致力于打造全球化的声音平台，帮助人们展现自己的声音才华。荔枝集录制、编辑、存储、收听、分享于一体，依托深厚的声音底层技术积淀，具有全球领先的声音节目录制功能，可在手机内完成录音、剪辑、音频上传和语音直播。#nlp##算法工程师内推##aigc#LIZHI校招内推码: U4ZGBTB #内推##荔枝集团秋招内推#投递链接: https://lizhi2021.jobs.feishu.cn/referral/campus/m/position/detail/?token=MjsxNjkzMTUwMjM1OTk1OzcwNjY4OTY0ODk4NDI4MzU0ODQ7NzI3MjAxOTkzNDg4Nzc1ODExNg

中文人物关系知识图谱（含码源）：中文人物关系图谱构建、数据回标、基于远程监督人物关系抽取、知识问答等应用. 项目介绍 知识抽取(实体关系抽取)是知识图谱构建中的核心环节,实体关系抽取作为一项基本技术在自然语言处理应用中扮演着重要作用. 究其技术而言,主要分成两种三种主流方法: 1, 基于规则的方法 在工业界大多还是使用的规则模板的方法 这个项目提供了一种基于VOB模式的顺承事件抽取方法,讲的是一种顺承关系 基于规则的方法,升级版的话,就是Bootstrapping了,可以通过用户自定义种子模板,不断迭代,最终扩充模式,但置信度这个问题不是很好解决 2, 基于学习的方法 这个在学术界用的比较...

基于因果关系知识库的因果事件图谱构建 1.项目介绍 现实社会是个逻辑社会，大量的逻辑即逻辑经验存在于我们的脑海中，而这些逻辑经验是无法穷举出来的，靠大量人工的总结，显然不切实际。然而，幸好人类将这种逻辑用文字表达出来了，这为我们利用自然语言处理技术实现这种因果逻辑的抽取提供了可能性。不过，受限于自己的技术水平，目前还无法将深度学习这套高端的打发应用于因果事件抽取当中，而以构造和总结因果模板，结合中文语言特点，构建因果语言知识库的方式代替。 本项目是对因果事件抽取以及因果知识图谱构建的一种尝试。 2.技术路线 因果事件图谱技术流程上遵循以下流程： 主要包括以下几个步骤： 1、因果知识库的构建。...