领域:搜索引擎、推荐系统、智能问答、大模型
语言:精通python、了解scala
--常用框架:
建模:pytorch/deepspeed/peft/pyMC3/sklearn/spark ml
数据处理:dask/vaex/pandas/pyspark
矩阵分析:cupy/numpy
图数据处理:spark graphx/neo4j algo
算法工程化:vllm/kafka/fastAPI/flask/Django/streamlit/gradio
算法加速:optimum/GPTQ/flash attention/vllm/xformers
数据库:mysql/hive/pg/mongo/neo4j
个人实验:sympy/Autograd/jax
--常用算法:
DL: CNN、RNN(LSTM/GRU)、Attention/transformer
ML: LSA/PLAS/LDA、fasttext/word2vector、CRF
LM:BERT/ALBERT/simcse/robert/T5/GPT/llama/bloom/GLM
rank:lambdaRank/ListNet
CTR: LR/FM/FFM/D&W/DeepFM
xgboost/lightgbm/catboost
【自研大模型】
模型迭代预训练:
1. 一期:足量训练deepspeed+megatron,llama 7B-65B、bloom 7B
2. 二期:训练加速:flash attention triton 适应attention mask && alibi attention bias
3. 三期:采样优化:样本学科分类、模型弱势学科分析
多任务微调SFT:
1. 一期:deepspeed,包含收集的分任务语料以及克隆数据
2. 二期:采样优化,分析任务转移矩阵,根据下游任务决定采样
下游应用:协作客户端群聊摘要,LoRA+deepspeed,时间段抽取+总结(可主题筛选)
应用部署:合并权重,利用ray/vllm分布式部署
【智能问答中台】
算法研发
--检索式:
召回:BM25/fasttext/simcse
排序:bert cls (Interaction)
--任务型:
话题识别:与检索式相同
会话记忆:打断话题进行记忆,完成一个话题进行遗忘
会话管理:利用有向无环图数据结构管理
--知识图谱:
实体识别:bert+CRF
实体链接:fasttext
意图识别:与检索式相同
--文档问答:
段落分割:segmentation
文本向量化:M3E
数据库:ES、Milvus
长度延申:Interpolation