课题详情： 课题背景 当前业界大语言模型预训练阶段主要采用来自网页、文档、代码等互联网上的公开数据，经过精心解析、清洗、质量筛选后，结合模型训练效果构建成最佳的预训练数据集合；但公开研究较少提及诸如多模态数据、非公开域可直接抓取的数据在LLM预训练时对模型的价值。 课题挑战 本课题偏数据前瞻性探索，需要实习生在充分了解当前业界常用的文本预训练数据源、加工方式、模型效果的基础上，创新性地探索更大范围的数据源对应的价值， 具体工作 涉及的工作包括新数据集原型的构建，数据集质量优化，数据实验验证价值等。 课题要求： 1.计算机/软件工程等相关专业硕士以上学历，拥有博士学位者优先； 2.熟悉大语言模型领域的相关研究工作和算法，拥有发表顶会论文、大模型研究工作、知名竞赛获奖、顶级研究机构或一线互联网工作经验者优先； 3.熟练使用Python、PyTorch和CUDA等语言及工具，具备快速阅读和复现论文的能力，熟练使用AI工具提效者优先； 4.具备优秀的分析和解决问题能力，良好的团队合作精神及沟通意识。 5.有大模型数据研发相关公司的实践经验或者科研成果，有丰富的通过数据优化提升LLM效果经验者优先。