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实习混元基座模型-前沿模型/数据评估算法研究
北京 · 实习 · 硕士
长期有效
任职要求
- 学历和专业要求：
- 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；
- 技术技能要求：
- 1.在NLP、LLM领域有深入实践，对生成式AI、复杂推理或特定垂域（如代码生成、数学定理证明等）有丰富的数据构建与模型调优经验；
- 2.较强的工程实现能力，熟练掌握Python、C/C++等至少一种语言，熟悉指令演化（如Self-Instruct等）及合成数据Pipeline架构；
- 3.熟悉DeepSpeed、Megatron等分布式训练框架，熟练使用至少一种深度学习框架(如PyTorch等)；
- 4.有高质量论文发表者优先（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等），特别是在数据合成、模型微调或特定垂域能力突破方向；
- 软性素质要求：
- 具备强烈的进取心、自驱力及跨领域学习能力，团队合作精神极佳，对实现AGI核心能力跃迁充满热情。
- 此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
伴随着越来越多评测集的出现，模型的潜在问题会淹没在大量的数据集指标中，而模型性能评估急需更加细粒度的分析与研究，同样，评测集中样本点的分布也需要更加深入的刻画。
课题挑战：
当前学术界和业界对于评估算法的研究非常欠缺，如何从海量的评测结果中提取出有效的信号来指导模型的提升至关重要。
具体工作：
本课题致力于前沿模型和数据评估算法的研究，包括但不限于寻找模型潜在问题、分析模型/agent失败归因、多评测集内在关联探索等等
【任职要求】
学历和专业要求：
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；
技术技能要求：
- 1.在NLP、LLM领域有深入实践，对生成式AI、复杂推理或特定垂域（如代码生成、数学定理证明等）有丰富的数据构建与模型调优经验；
- 2.较强的工程实现能力，熟练掌握Python、C/C++等至少一种语言，熟悉指令演化（如Self-Instruct等）及合成数据Pipeline架构；
- 3.熟悉DeepSpeed、Megatron等分布式训练框架，熟练使用至少一种深度学习框架(如PyTorch等)；
- 4.有高质量论文发表者优先（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等），特别是在数据合成、模型微调或特定垂域能力突破方向；
软性素质要求：
具备强烈的进取心、自驱力及跨领域学习能力，团队合作精神极佳，对实现AGI核心能力跃迁充满热情。
【加分项】
此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
【技术方向】
大语言模型、NLP
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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