역할에 대해 :
우리는 대형 언어 모델 (LLM)을 사용하여 물리 교과서 및 연구 자료로부터 구조적 지식을 수집하고 증류하는 데 도움이되는 동기 부여 된 AI 인턴을 찾고 있습니다. OpenAI GPT-4O, DeepSeek 및 사용자 정의 Python 파이프 라인을 포함한 최첨단 생성 AI 도구와 함께 작업하여 과학적 컨텐츠를 추출, 구성 및 개선합니다.
이 인턴쉽은 물리학, 기계 학습 및 자연어 처리 (NLP)에 관심이있는 학생 또는 최근 졸업생에게 이상적입니다. LLM 및 AI 개발 워크 플로에 대한 실무 경험을 얻게됩니다.
요구 사항 :
- 라이브러리를 포함한 파이썬의 강력한 프로그래밍 기술.
- 물리학 주제에 대한 기본 이해 (고등학교에서 학부 수준).
-LLM 및 OpenAI API, DeepSeek 또는 Huggingface 모델과 같은 도구에 익숙합니다.
- 신속한 엔지니어링, 텍스트 전처리 및 데이터 주석에 대한 경험.
- 구조화되지 않은 텍스트 작업에 대한 데이터 지식 및 작업에 대한 지식.
- 좋은 문제 해결 기술과 독립적이고 공동으로 일하는 능력.
- 공개적으로 이용 가능한 물리학 교과서 및 과학 자원의 긁힘, 청정 및 구조 내용.
- Python 스크립트를 전제 처리 및 LLM에 대한 프롬프트 준비 형식으로 구축하십시오.
- 증류 파이프 라인을 설계하고 실행하여 교과서 컨텐츠를 간결한 설명, Q & A 쌍 및 개념 요약으로 변환합니다.
- 요약, 질문 생성 및 개념 설명을 위해 생성 모델 (예 : GPT-4O, DeepSeek)을 활용합니다.
- 명확성, 사실 및 완전성을 위해 모델 출력을 평가하고 반복하십시오.
인턴쉽 후 퍼메넌트 위치의 가능성.
공정한 보상.
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