混元基座模型-大模型预训练Scaling Law研究

课题背景： Scaling Law 揭示了模型性能随算力、参数量及数据规模增长的定量规律，是深度学习领域的核心基础理论之一。它为大模型研发提供了宏观指引，使得在有限算力预算下进行科学的资源配置成为可能。随着模型规模持续扩大，深入探索训练动态与 scaling 行为的内在机理，建立更普适的预测与优化框架，对于突破模型能力上限、降低预训练成本具有重要的科学意义与工程价值。 课题挑战：

1. 01

   多变量耦合下的性能预测： 模型性能受模型规模、优化过程及系统实现等多维因素交织影响。建立高保真的代理模型（Proxy Model）以精准预测训练损失与收敛趋势，是该领域长期关注的开放性问题。

2. 02

   跨规模泛化的机制探索： 训练损失与下游任务表现之间的相关性随规模演变呈现出复杂规律。系统研究这种跨尺度的关联机制，构建具备强解释性的映射理论，是推动Scaling Law理论体系完善的重要方向。 具体工作： 你将参与混元基座模型预训练的核心算法研发，负责Scaling Law的理论建模与实证验证。具体包括：设计并执行大规模消融实验，探究模型规模、计算量与训练策略的耦合机制；构建性能预测模型，量化训练动态对泛化能力的影响，输出最优训练配置方案；探索面向MoE架构的稳定训练策略。你将有机会沉淀业界领先的训练方法论，发表顶级学术论文或申请核心技术专利，直接指导混元大模型的训练效率优化与能力升级。

学历和专业要求： 自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历； 技术技能要求：

1. 01

   在NLP、LLM、深度学习、强化学习方面有一定研究基础，熟悉主流模型和算法，并有一定的实践经验；

2. 02

   较强的工程实现能力，熟练掌握C/C++，Python等至少一种语言，有实际编程项目经验，熟悉DeepSpeed、Megatron等分布式训练框架，熟练使用至少一种深度学习框架(如TensorFlow，PyTorch等)；

3. 03

   有高质量论文发表者优先（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等)； 软性素质要求： 具备强烈的进取心、自驱力及团队合作精神，热衷于追求技术创新。