1.根據(jù)公司實際業(yè)務(wù)情況,選擇適合的開源模型并進行私有化部署和維護;2.構(gòu)建高效、可擴展的 AI 大模型架構(gòu),包括但不限于Transformer架構(gòu)的變體等,以滿足不同業(yè)務(wù)場景下的需求;3.負責(zé)模型參數(shù)的調(diào)整和優(yōu)化,提高模型的性能和準確性;4.研究和應(yīng)用模型壓縮、量化、蒸餾等技術(shù),降低模型的存儲和計算成本,提高模型的推理速度和效率;5.根據(jù)業(yè)務(wù)需求,設(shè)計和開發(fā)基于 AI 大模型的應(yīng)用程序和解決方案,將 AI 模型與現(xiàn)有的系統(tǒng)和平臺進行集成,實現(xiàn)系統(tǒng)的功能擴展和優(yōu)化,并負責(zé)應(yīng)用程序的具體部署和維護。