对于算法核心代码有深入研究,具备使用Pytorch,TensorFlow等框架开发的能力和优化人工智能模型的实战经验。
熟悉 RNN,Transformer,BERT,GPT等深度学习模型原理并能够结合实际业务应用。
熟悉 ChatGLM,LLaMA,GPT 系列等主流大模型原理,掌握 P-Tuning,LoRA 微调方法, RAG等技术。
在校园生活中,对于水利,材料等跨学科AI项目中扮演关键角色,有效促进团队沟通与协同工作。
项目一:电商常识知识图谱
项目描述:
自动化地从各种数据源(如商品描述、标题文本、百科文章、平台信息等)中提取在电商域中社会对同⼀事物普遍存在的⽇常和普遍共识(S,P,O)三元组,构建知识图谱。通过知识图谱可以更好地利用数据,方便商品理解推理和图文导航工作。
项目二: 肝脏疾病问答系统
项目描述:
在完成命名实体识别研究和知识图谱研究的基础上,搭建肝脏疾病智能问答系统,系统可以解答用户提问和展示相关问题的知识图谱,解决了用户的线上问诊需求和医疗信息获取需求。
项目三:商品评论分类
项目描述:
基于商品评论数据,训练模型对评论分类处理。共支持商品质量,客服态度,物流问题等7种类别分类。
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