عالم أبحاث - نماذج الأساس الكبيرة

المسؤوليات

• التفكير والتخطيط للنماذج الأساسية: تعزيز التفكير والتخطيط طوال عملية التطوير بالكامل، بما في ذلك الحصول على البيانات، وتقييم النموذج، وSFT، ونمذجة المكافآت، والتعلم المعزز، لتحسين الأداء العام.
• توليف بيانات عالية الجودة على نطاق واسع باستخدام طرق مثل إعادة الكتابة، والتعزيز، والتوليد لتحسين قدرات النماذج الأساسية في مراحل مختلفة (التدريب المسبق، SFT، RL).
• حل المهام المعقدة باستخدام تفكير النظام 2 واستغلال استراتيجيات فك الشفرات المتقدمة مثل MCTS وA*.
• استكشاف وتنفيذ منهجيات تقييم قوية لتقييم أداء النموذج في مراحل مختلفة.
• تعليم النماذج الأساسية استخدام الأدوات، والتفاعل مع APIs، ومفسري الشفرات. بناء وكلاء وأنظمة متعددة الوكلاء لحل المهام المعقدة.

المتطلبات

• يفضل إتقان الخبرة البحثية في التعلم المعزز، والنماذج اللغوية الكبيرة، ومعرفة تدريب النماذج على نطاق واسع.
• إتقان هياكل البيانات ومهارات الخوارزميات الأساسية، والطلاقة في بايثون أو C++/Java.
• يفضل وجود خبرة في مشاريع أو أوراق مؤثرة في التعلم المعزز، ومعالجة اللغة الطبيعية، أو التعلم العميق.
• مهارات تحليل وحل المشكلات ممتازة، قادرة على معالجة التحديات في تدريب النماذج على نطاق واسع وتطبيقها بعمق.
• مهارات تواصل وتعاون جيدة، مع القدرة على استكشاف تقنيات جديدة مع الفريق وتعزيز التقدم التكنولوجي.