参与基于 Transformer 架构的大模型研发，负责核心模块设计与优化
搭建大规模预训练流程（自回归语言模型），优化 Attention 与 FFN 结构
设计并实现分布式训练方案DP/TP/PP，支持多 GPU 高效扩展
实现混合精度训练（FP16/BF16）与梯度优化策略，大大提升训练效率。
构建数据清洗与 Tokenization 流程，支撑亿级文本语料训练
参与 SFT/RLHF 对齐流程，提升模型指令理解能力
点击空白处退出提示
深度学习框架产品系统
我要开发同款技术信息
作品详情
行业场景
功能介绍
参与基于 Transformer 架构的大模型研发，负责核心模块设计与优化
搭建大规模预训练流程（自回归语言模型），优化 Attention 与 FFN 结构
设计并实现分布式训练方案DP/TP/PP，支持多 GPU 高效扩展
实现混合精度训练（FP16/BF16）与梯度优化策略，大大提升训练效率。
构建数据清洗与 Tokenization 流程，支撑亿级文本语料训练
参与 SFT/RLHF 对齐流程，提升模型指令理解能力
项目实现
参与基于 Transformer 架构的大模型研发，负责核心模块设计与优化
搭建大规模预训练流程（自回归语言模型），优化 Attention 与 FFN 结构
设计并实现分布式训练方案DP/TP/PP，支持多 GPU 高效扩展
实现混合精度训练（FP16/BF16）与梯度优化策略，大大提升训练效率。
构建数据清洗与 Tokenization 流程，支撑亿级文本语料训练
参与 SFT/RLHF 对齐流程，提升模型指令理解能力
示例图片
声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
评论