北京内推 | 零一万物招聘大模型算法研究型实习生

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零一万物

• 充分激活预训练模型的能力潜力；
• 定向提升指定语言、专业领域或专业任务能力；
• 确保AI系统遵循人类指令，符合人类价值观以及当地法律法规。

• Continue training：提升特定语种能力、提升专业任务能力或注入最新的世界知识  
• Supervised Fine-tuning：遵循人类指令，对齐人类价值观，符合当地法律法规  
• Reinforcement Learning with Human/AI Feedback：进一步提升模型Capability and Alignment

岗位职责

我们在寻找工程师来帮助设计和实现Continue-training & Alignment相关实验，相关的工作包括：

1. 数据相关：大规模数据集分析，通过数据分类等手段进行数据可视化等工作；

2. 实验相关：

• 实现清晰且高效的机器学习代码

• 独立运行和分析相关机器学习结果，并分析效果提升或降低的具体原因

• 提升实验迭代速度和可扩展性

3. 评测相关：探索细粒度/非端到端指标，以指导Continue-training & Alignment实验方向；

4. 部署相关：实现非机器学习代码，例如提供模型测试界面、实现基于人类反馈的数据链路等；

5. 方向相关： 

• 理解我们高优先级的研究路线来帮助计划未来的实验   

• 研究对齐技术，使得模型能够对齐人类普世的价值观或针对当地法律法规、社会道德的对齐

• 研究强化学习可能导致模型性能恶化的原因和改进方向   

• 研究AI系统的泛化性，通过训练简单的问题来解决复杂问题   

• 探索了解和预测模型行为的方法，例如寻找导致模型灾难性输出的输入   

• 设计和实验用LLM来辅助对齐方向的研究

岗位要求

1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业；

2. 发表过计算机科学、人工智能、机器学习等领域的论文；

3. 具有良好的团队协作、沟通能力和解决问题的能力。有深度学习实践经验，能够实现深度学习代码。熟悉相关工具的使用，例如Pytorch、Transformers等；

4. 对大模型领域有足够的热情，熟悉大模型技术发展路线，了解大模型领域最新进展。

加分项

1. 发表过大模型领域知名论文、开源项目优先；

2. 有大尺寸模型（65B及以上）实验和应用经验优先；

3. 对大模型分布式训练原理有深入理解和实际上手经验的优先。例如DeepSpeed-ZeRO、FSDP、Flash-Attention等。

 投递方式 

📪 zhangjianan@01.ai

邮件标题和简历标明：姓名-学校-专业-AI求职

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