研究员 (大型语言模型与数据工程), A*STAR BII

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开始日期: 未注明
工作方式: 现场工作
经验要求: 需要一些经验

职位简介

您将加入一个由来自 SingHealth、A*STAR 和 Synapxe 的研究人员组成的项目团队,共同构建一个由人工智能驱动的大型语言模型平台。该平台使用常规收集的临床数据,帮助临床医生识别不需要抗生素的下呼吸道感染病例。这个职位适合具有强大自然语言处理 (NLP) 和大型语言模型 (LLM) 背景,并希望自己的工作能对临床产生直接影响的人。

您将做什么

为 LLM 开发做出贡献,重点关注改进非结构化数据在临床和生物医学用途中的处理方式。
使用监督和基于指令的数据集,微调和训练 LLaMA、Mistral、Phi 和 GPT 系列等 LLM。
设计和构建用于清理、预处理和标记化大规模文本语料库的流程。
集成检索增强生成和知识图谱组件,以实现领域适应。
使用 BLEU、ROUGE、BERTScore 和事实一致性指标评估模型性能。
开发优化的 PEFT、LoRA 和 QLoRA 微调框架,使其能在 GPU 集群上高效运行。
与研究人员合作设计实验、解读结果并发表研究发现。
保持代码库、文档和实验日志的可复现性。

须知

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您将可以使用高性能 GPU 基础设施。

该职位涉及跨学科合作。

有导师指导,并有机会发表论文、在会议上展示和领导项目。

职位要求

计算机科学、数据科学、人工智能、计算语言学或相关领域的硕士或学士学位
在自然语言处理、基于 Transformer 的模型和文本生成方面有丰富经验
精通 Python、PyTorch、Hugging Face、Transformers 以及 PEFT、DeepSpeed 和 bitsandbytes 等 LLM 微调库
具有文本和数据处理经验,包括标注、标记化和增强
熟悉 FAISS 和 Qdrant 等向量数据库,以及 RAG 流程
了解基于 GPU 的训练、分布式模型优化以及 MLflow 和 W&B 等实验跟踪工具

福利

从事具有可衡量的实际影响的前沿 LLM 研究
可以使用高性能 GPU 基础设施和参与跨学科合作
获得导师指导,以及发表论文、会议展示和项目领导的机会

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