研究型实习生 - 大语言模型知识蒸馏与模型安全研究

优缺点分析

角色解读

• 作为研究型实习生，有机会深入参与前沿技术研究，积累大模型训练与安全领域的实战经验
• 表现优秀者有机会转正，成为阿里巴巴的正式研究员，继续在AI领域深耕
• 未来可向技术专家或研究科学家方向发展，在学术界或工业界建立影响力
• 专注于大语言模型的后训练阶段，研究知识蒸馏和强化学习算法，以提升模型的推理能力
• 负责模型安全相关的算法优化，包括构建Guard模型、探索可解释性技术，并优化SFT/RL算法以增强模型安全性
• 参与Agent后训练的研究与创新，提升模型在专业领域端到端解决复杂任务的能力
• 精通Python，熟练掌握PyTorch、verl、vllm等主流训练和推理框架，具备扎实的编程能力
• 在CCF-A国际会议或期刊（如ICLR、NeurIPS、ICML、ACL）有论文发表，具备优秀的科研能力
• 对解决复杂技术问题有强烈的自驱力和技术热情，能够长期实习（一年以上）

申请策略

• 了解阿里巴巴在LLM领域的研究方向，如通义千问等，在面试中展示对业务的思考
• 准备一个能体现你研究能力和技术深度的项目案例，并清晰阐述其价值
• 重点突出在CCF-A会议或期刊发表的论文，详细描述研究内容和创新点
• 强调在PyTorch、verl、vllm等框架上的实践经验，展示扎实的coding能力
• 如果有ACM-ICPC等竞赛获奖或高影响力开源项目经历，务必突出展示
• 提前熟悉知识蒸馏、RL、模型安全等领域的经典论文和最新进展
• 深入掌握PyTorch等框架的底层原理，并练习使用verl、vllm等工具

面试指南

• 回答研究类问题时，采用STAR法则，清晰阐述背景、任务、行动和结果，突出创新点
• 对于技术问题，先给出定义，再结合具体应用场景分析，最后提出解决方案
• 请详细介绍你发表过的论文，包括研究动机、方法、实验和结论
• 你如何理解知识蒸馏？在LLM后训练中，它有哪些应用和挑战？
• 如何评估和提升大语言模型的安全性？请谈谈你的思路
• 你熟悉哪些RL算法？在LLM训练中，如何应用RL来提升模型能力？
• 请描述一个你使用PyTorch或vllm解决复杂问题的经历
• 复习知识蒸馏、RL、SFT等核心算法，并关注LLM安全领域的最新研究