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务川县建设局官方网站,以背景做网站视频为,图标网站导航制作怎么做,做学术用的网站做大模型一年半#xff0c;经历了无数场面试。 关于经验#xff0c;我最常听到的候选人(尤其是学生)的说辞是:我没有大模型经验#xff0c;可以给个机会吗#xff1f;答案是#xff0c;我们并不看重候选人的大模型训练经验。这里不是说经验不重要#xff0c;而是大部分人…做大模型一年半经历了无数场面试。 关于经验我最常听到的候选人(尤其是学生)的说辞是:我没有大模型经验可以给个机会吗答案是我们并不看重候选人的大模型训练经验。这里不是说经验不重要而是大部分人的经验没有意义。只有头部大模型公司的核心骨干的经验才有意义而这和绝大多数 人选无关(e.g.:校招/实习常见的简历》微调 LLaMA 7B社招常见的简历是各个公司自己的 XX 大模型) 事实上平平无奇的大模型经验反而是扣分项。候选人说自己有大模型训练经验我会问:你说你有千卡训练XXB模型的经验用的是什么并行配置DP/PP/TP 如何划分 很多时候我得到的回答是:我不知道。甚至有时候候选人会问我什么是 DP我实在是无言以对。 做CV 的候选人还能背两句 DP 和 DDP 区别的八股做 NLP 的候选人在最需要并行的研究领域却完全不知道 DP 是什么。类似地如果候选人做过大模型训练却不知道什么是 MFU不知道Megatron 启动的命令行参数“含义是什么[1]…都属于负分经历 像论文现在不比以前很多人都有顶会论文。就像大家日常吐槽的一样90%的论文都是废纸。特别亮眼的文章自然是加分项例如PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)方向最近的 LoRA-GA和 LoRA-pro 都是不错的文章但大部分改网络结构讲故事的普通论文是不加分的。如果你有论文那么说明你经过了基本的科研训练仅此而已。 除了经验和论文还能看什么用一个词来概括是潜力。潜力这个词太虚这里换成两个词来描述:基础、好奇心。 什么是基础 对于学生来说首要的自然是学习。学校背景如何、专业课成绩如何、基础知识是否扎实?面试时遇到学生经常碰到的尴尬场面是:问数学题(高数/线代/概统)答日大一学的忘了;问编程题(leetcode easy/medium难度)答日没刷题写不了;问模型结构(指 LLaMA)答日平常都是调 ChatGPT API不清楚。相当一部分候选人是答不上来 transformer 模型结构的—半人承认自己不清楚细节一半人里 90% 是自以为自己知道、但实际不知道。 大部分科研人的代码能力孱弱到只会调ChatGPT API或者改改 torch.nn.Module,或者调用开源框架“跑跑 SFT/RLHF。分不清楚进程和线程操作系统背完就忘;编程语言只会一些最基本的 Pvthon其他语言只会一些最基本的 Python其他语言一概不通。是的我知道这不影响你发论文不影响你毕业git clone-下开源代码“改两行就能满足你的需求嘛。但是如果你想做改变世界的研究呢?例如穿越回 2016年你想到了AlphaGo的idea给你足够的计算资源你有信心自己动手实现它吗 什么是好奇心 没有大模型经验没关系但是你愿意主动去了解吗?你会去主动读大模型的论文吗?可惜很多候选人不去读。甚至别说读论文有些想转行大模型的人连大模型用都不用一下。ChatGPT能解决什么问题、不能解决什么问题?它的能力边界在哪里?一问一个不知道。有时候跟一些候选人保持联系了几个月但是对方对大模型解在几个月的时间里没有任何长进实社是 令人惋惜。如果没机会训练100B 以上的模型甚至没有机会训练 7B的模型你愿意去下载和分析别人训好的 7B乃至18的模型看看里面权重分布的规律吗?如果有这个细腻的心思可能你在模型量化方面已经做出了很好的工作。 也有时候基础和好奇心可以互补。例如模型训练刚开始时的 loss 大约是多少?如果数学基础扎实那么可以做一些合理的假设推导出来;如果好奇心强会注意观察每一个细节也能答对这道题。 最后再介绍一些比普普通通的大模型训练经验和论文更加分的经历的具体例子: A.在两张 2080Ti 上实现和比较过不同的流水算法的性能; B.用 Triton 自己实现过一些算子: C.能讲出不同的大模型使用的 tokenizer 的差异; D.在 Python 以外的语言上有不错的开发能力(例如某些开源项目“背书): E.实现过一个效果拔群的五子棋 AI(最好是RL 算法)。 如何学习大模型 AI
由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。 但是具体到个人只能说是 “最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。 这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。 我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。 我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。 有需要的小伙伴可以Vx扫描下方二维码免费领取 1.大模型入门学习思维导图 要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。 对于从来没有接触过AI大模型的同学我们帮你准备了详细的学习成长路线图学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个大的方向学习准没问题。全套教程文末领取哈
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