我主要参与的作品是一款智能问答大模型。在项目中,我负责模型训练与推理相关任务。训练阶段,精心筛选和预处理大规模问答数据,运用 PyTorch 框架搭建训练环境,对模型进行多轮迭代优化,有效提升模型对问题的理解和回答准确性。推理环节,优化推理算法,降低延迟,让模型能快速响应提问。经
我参与的多模态大模型训练项目,聚焦于融合图像与文本信息的智能助手开发。 在预训练阶段,为实现跨模态特征对齐,我们采集了大规模的图像 - 文本对数据。图像涵盖各类场景、物体,文本则是对图像的详细描述、相关问题等。利用诸如 CLIP 等基础模型作为骨干,去除部分模块后,将图像编码器
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