扎实的数学基础
编程能力,熟练掌握C/C++和Python语言
数据结构与算法知识
机器学习理论和实践
深度学习算法和框架,如CNN、RNN、LSTM、Caffe、Tensorflow等
Linux开发环境和Shell语言
图像处理、模式识别、视觉分析等领域知识
LLM大模型提示词,RAG,微调等技术
### 项目名称:多模态对话生成系统(MMDS)
#### 时间:2023年3月至2024年6月
#### 角色:高级自然语言处理工程师
#### 项目描述:
- 开发了一款基于大规模预训练语言模型的多模态对话系统,旨在为用户提供更自然、流畅和情境相关的交互体验。
- 该系统能够理解文本、图像和视频等多种形式的信息,并能根据上下文生成有意义的回复。
#### 责任与成就:
- **需求分析与设计**:与产品团队紧密合作,定义产品的功能需求和技术规格;设计了系统的架构,确保其可扩展性和高效性。
- **模型研发**:负责构建和优化核心的大规模语言模型,包括但不限于BERT、GPT-3等,以提高对话的质量和连贯性。
- **数据处理**:开发了数据清洗和预处理流程,以支持大规模训练数据集的准备,包括文本、图像和视频数据的标注和整理。
- **算法改进**:实现了多种算法来改善模型的表现,如注意力机制的改进、上下文记忆增强技术等,显著提高了模型的响应质量和多样性。
- **性能优化**:通过分布式计算框架(如TensorFlow、PyTorch)进行模型训练和调优,优化了模型的运行效率和资源利用。
- **集成测试**:参与系统集成和测试阶段,确保各模块之间的兼容性和稳定性,解决了多个关键问题,提升了用户体验。
- **文档编写**:撰写了详细的开发文档和技术报告,便于团队成员理解和维护系统。
- **成果展示**:项目成功部署后,用户满意度评分提高了30%,并获得行业内的高度评价,在国际会议上发表相关论文。
#### 使用的技术栈:
- **编程语言**:Python, JavaScript
- **框架/平台**:TensorFlow, PyTorch, Docker
- **数据库**:MongoDB, Redis
- **其他工具**:Git, Jupyter Notebook, Docker