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1.模型微調與優(yōu)化:基于公司行業(yè)知識庫，對預訓練大模型(如LLaMA、GPT、Qwen等)進行領域適配微調，提升模型在行業(yè)場景中的任務表現(xiàn)(如問答、推理、文本生成)。 2.數(shù)據(jù)處理與知識融合:設計并構建行業(yè)知識庫的清洗、標注及向量化流程，實現(xiàn)結構化與非結構化數(shù)據(jù)的高效融合。 3.跨領域協(xié)作:與業(yè)務部門深度合作，理解行業(yè)需求，將模型能力嵌入實際業(yè)務場景(如客戶服務、數(shù)據(jù)分析、智能決策)。 4.性能優(yōu)化:通過參數(shù)高效微調(PEFT)、量化技術(QLORA)等方案降低顯存和計算資源消耗，適配企業(yè)級硬件環(huán)境。 5.技術研究:跟蹤大模型微調前沿技術(如MOE、持續(xù)學習)，探索多模態(tài)知識庫與模型結合的創(chuàng)新方案。 6.熟悉主流大模型架構(Transformer、LLaMA、GPT系列)，掌握微調技術(LORA、Adapter、Prefix-Tuning)及工具鏈(Hugging Face、Deepspeed)。熟練使用PyTorch/TensorFlow框架，具備分布式訓練(多GPU/TPU)和顯存優(yōu)化經(jīng)驗(如混合精度訓練、梯度檢查點)。精通行業(yè)知識庫構建技術，包括但不限于:知識圖譜構建、文本向量化(BERT/Embedding)、RAG(檢索增強生成)。熟悉量化部署技術（如AWQ）及輕量化推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM），并了解GGUF等量化模型格式。 7.有公路交通行業(yè)投資、建設、運營等垂直領域知識庫項目經(jīng)驗優(yōu)先，熟悉行業(yè)術語與數(shù)據(jù)特性。具備多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力(文本、表格、圖像/視頻)，曾參與行業(yè)大模型落地項目。