健身到了平台期?试试FST-7训练法!#健身 #健身教学

sft-7训练方法

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发布时间:2023-11-12 07:29
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  • - 转组准备
    - 确认方向
        - 研发工程师,
            - 后端方向:基础建设,数据处理,分布式训练,模型评估验证,MLOps
            - 推理方向:推理优化,算子优化,量化,完善部署链路,构建推理框架等。
        - 基础模型,包括但不限于,SFT,RL或者直接Pretrain from scratch;
        - 模型工程,主要负责模型训练和推理时的编排,偏硬件,和GPU打交道。
        - 模型应用,使用大模型,用各种方法解决业务问题,并在必要的时候进行SFT或者RL。
        - Agent,较为前端,使用Prompting,CoT,Agents等技术直接调用LLM的结果完成各种业务实现。
    - 明确要求
        - JD要仔细看,大家对于不同工作年限的要求往往不同。一个参考:
            - 工作一年,不需要对目标业务有深入了解,有大体了解即可。但对自己正在做的业务要有见地,有深入思考,不要显得自己非常执行,对本行业内正在发生的事情一无所知。大家喜欢有好奇心,主动探索的人。
            - 工作三年,业务纵向能力高,能把业务做深。对当前业务的难题非常清晰且能做到明确的问题拆解。
            - 工作五年,业务横向能力高,能在深入的同时把业务做广,标准是当一个大型项目落地时,除了知道自己业务的难点和解决方案之外,还能统筹全局,知道别的业务的需求,综合评估事情做成的概率及核心卡点。
    - 明确岗位
        - 1-3个目标岗位
        - 准备简历,非常重要,不要草草填写,参考网上教程。
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    - 后端方向:基础建设,数据处理,分布式训练,模型评估验证,MLOps
    - 推理方向:推理优化,算子优化,量化,完善部署链路,构建推理框架等。
    - 基础模型,包括但不限于,SFT,RL或者直接Pretrain from scratch;
    - 模型工程,主要负责模型训练和推理时的编排,偏硬件,和GPU打交道。
    - 模型应用,使用大模型,用各种方法解决业务问题,并在必要的时候进行SFT或者RL。
    - Agent,较为前端,使用Prompting,CoT,Agents等技术直接调用LLM的结果完成各种业务实现。
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    - 工作三年,业务纵向能力高,能把业务做深。对当前业务的难题非常清晰且能做到明确的问题拆解。
    - 工作五年,业务横向能力高,能在深入的同时把业务做广,标准是当一个大型项目落地时,除了知道自己业务的难点和解决方案之外,还能统筹全局,知道别的业务的需求,综合评估事情做成的概率及核心卡点。
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