研究型实习生 - 面向大语言模型的知识蒸馏技术研究

优缺点分析

角色解读

• 成为大模型效率优化领域的专家，掌握从理论到工程落地的全链路能力
• 向高级算法研究员或AI架构师方向发展，主导更复杂的模型压缩与加速项目
• 积累顶级互联网公司的AI研发经验，为未来进入学术界或头部科技企业奠定坚实基础
• 深入研究大模型知识蒸馏技术，通过算法优化实现模型轻量化而不显著损失性能
• 利用数据合成和强化学习（RL）技术，解决蒸馏过程中的知识遗忘问题，提升小模型在复杂任务上的表现
• 开发并优化基于阿里云PAI平台的蒸馏与训练工具链，支持Agent等前沿应用场景
• 探索自动调整推理模型思考长度等技术，平衡计算成本与效果
• 精通Python/C++编程，具备扎实的算法基础和系统设计能力
• 深入理解计算机体系结构，特别是在GPU高性能计算、推理框架或模型算法优化方面有实战经验
• 熟悉大语言模型后训练流程，包括SFT、RLHF及知识蒸馏等核心技术栈
• 具备良好的学术素养或科研创新能力，能够独立钻研并解决复杂的技术难题

申请策略

• 在申请信中简要阐述你对大模型轻量化挑战的理解，展现你的技术热情
• 提前了解阿里云PAI平台的基本功能，表明你愿意快速上手公司工具链
• 突出与LLM、模型压缩、蒸馏、强化学习相关的课程项目或科研经历
• 强调Python/C++编程能力及在高并发、高性能场景下的开发经验
• 如有论文发表、顶会参与或GitHub开源项目，务必重点展示
• 体现对计算机体系结构（如GPU架构）的理解，以及解决实际性能瓶颈的能力
• 复习并深入理解Transformer架构及其变体，熟悉主流大模型训练框架（如Megatron-LM, DeepSpeed）
• 动手实践知识蒸馏和模型量化技术，尝试在小规模数据集上复现相关论文

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经历，重点突出个人贡献和技术难点突破
• 对于理论问题，先给出核心概念定义，再结合实际应用场景分析优缺点，最后提及最新的研究进展
• 对于系统设计题，从需求分析、技术选型、潜在瓶颈、评估指标四个维度展开，展现系统性思维
• 请详细介绍一下你做过的大模型相关项目，特别是涉及模型优化或压缩的部分
• 你是如何理解知识蒸馏中的‘灾难性遗忘’问题的？有哪些缓解策略？
• 在GPU上进行高性能计算时，你会考虑哪些优化手段？
• 如果让你设计一个针对特定垂直领域的蒸馏方案，你会如何规划？
• 请解释一下强化学习在LLM后训练中的作用，以及它与监督微调（SFT）的区别