LLM

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。

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...

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，...

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

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。

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...

工作职责 职位描述： 1、参与LLM大模型的数据准备、数据清洗、数据实验等工作，构建高质量的LLM数据集 2、参与建设对标业内前沿的LLM训练数据集，并在此基础上进一步提升数据质量和多样性； 3、参与构建高质量LLM数据产出的Pipeline，包括文本数据质量、Pipeline的优化等；任职要求职位要求： 1、计算机/软件工程等相关专业本科以上学历，拥有LLM相关专业硕士/博士学位者优先； 2、熟悉LLM领域的相关研究工作和算法，拥有大模型数据处理和质量提升研究工作、一线互联网大模型数据处理实习经验者优先； 3、熟练使用Python、Pytorch和CUDA等语言及工具； 4、具备优秀的分析和解决问题能力，良好的团队合作精神及沟通意识；面向对象2026届（2025.9-2026.8之间毕业）内推码 TRGV6

#### 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

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**********

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...

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:...

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~ *******************

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...

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...