1.背景:
随着人工智能技术的快速发展,大型企业纷纷投入到大型模型(如大语言模型、多模态大模型等)的研发与应用中。大模型因其强大的理解和生成能力,在各个领域都有着广泛的应用前景。然而,要将大模型真正应用于实际场景,为企业带来价值,就需要进行微调项目,这是一个涉及技术研发、数据处理、模型训练与优化等多个环节的复杂过程。
2.痛点:
企业在实施大模型微调项目时,往往面临着一系列挑战,如技术选型、团队组建、职责分工不明确等问题。特别是在快速变化的技术环境中,如何快速有效地搭建起一支具备相应技能的团队,明确各个关键岗位的角色及职责,成为企业迫切需要解决的问题。
3.问题:
企业大模型微调项目落地实施有哪些关键岗位角色及职责?
4.答案预期:
通过这个问题,企业希望能够清晰地了解在实施大模型微调项目的过程中,需要哪些关键岗位角色,以及这些角色应承担的具体职责。这将有助于企业更高效地组织资源、分配任务,确保项目的顺利进行。
在企业大模型微调项目的实施过程中,关键岗位角色及职责主要包括以下几类:
企业大模型微调项目落地实施的关键岗位角色及职责
一、项目经理
职责:
企业大模型微调项目落地实施最核心的关键团队主要有两个:懂专业业务知识的业务团队和专业人工智能技术应用团队。
大模型本质是基于语料预测文本出现概率,通用大模型仅针对公开通用数据进行训练,无法理解证券业或者银行业的专业业务知识,所以大模型微调的本质,就是通过业务人员的专业标注,使大模型学习到专业知识逻辑,才能真正为业务场景所应用。
团队中需有业务专家、算法专家、架构专家、数据专家。业务专家主要负责对场景的业务逻辑通过标签体系、知识图谱、数据标注等方法,将专业业务逻辑进行形式化表述;算法专家需要设计模型调优具体方法,将形式化表述的业务逻辑“喂”给模型,进行模型微调,让模型学习到业务知识;架构专家负责进行模型离线训练和线上推理的架构设计,提升模型训练调优效率,并能支持最多的线上并发应用;数据专家对场景应用需要的安全性、全面性、完整性进行相关支持。
所有人员共同完成具体场景的落地建设,才能切实解决真实业务问题,并充分做到业务赋能。其实真正落地没有所谓完全正确的方法论,集合所有能调用的资源,真正对业务产生价值才是目标。
1、算法工程师:
职责:负责收集、整理、清洗和标注数据,确保数据的质量和有效性。负责选择和设计大模型的架构,进行模型的训练、验证和调优。
原因:数据是模型训练的基础,算法工程师对数据的理解和处理能力决定了模型的质量和性能。
2、产品经理:
职责:负责了解业务需求,将业务需求转化为明确的模型优化目标和方向。与数据科学家保障模型优化与业务需求保持一致。
原因:产品经理是连接业务和技术之间的桥梁,确保模型策略调整与业务需求保持一致。
3、模型开发工程师:
职责:负责模型的部署、维护和监控。根据业务需求和模型性能,对模型进行迭代和优化,确保模型在实际业务场景中的稳定运行和良好性能。
4、项目经理:
职责:负责整个模型项目的管理工作。保障项目的顺利进行,解决项目中出现的问题和对外沟通保障。
5、语义训练师:
职责:语义训练师主要负责标注和验证数据,确保模型能够正确理解文本的含义和上下文。需要对大量的文本数据进行标注,参与模型的验证和调优过程,提供反馈和建议,以确保模型在实际应用中能够准确理解并响应各种语言现象。
原因:帮助模型识别和理解复杂的语言模式,从而提高模型的性能和准确性。
大模型微调项目,除了上述的架构师、业务分析师、软件开发工程师、算法工程师、大数据工程师外,还得有实施大模型管理平台和算力调度平台的项目经理、技术经理、交付工程师这三个关键岗位角色,和后期运维平台的系统运维工程师。
收起在企业大模型微调项目落地实施过程中,关键岗位角色及职责描述如下:
业务架构:分析企业的业务需求,设计合理的业务模型和业务流程。
技术架构:规划整体技术解决方案,包括软硬件资源、系统架构等。
数据架构:设计数据模型、数据存储方案以及数据处理流程。
安全架构:确保整个系统的安全性,包括数据加密、访问控制、安全审计等。
业务需求分析:深入理解企业的业务需求,分析业务场景和流程。
业务场景建模:根据业务需求,构建业务场景模型,为技术团队提供明确的业务指导。
系统开发:根据技术架构和业务需求,开发大模型的软件系统。
系统维护:对系统进行日常维护和升级,确保系统稳定运行。
代码质量控制:编写高质量的代码,确保系统的可维护性和可扩展性。
模型研发:负责大模型的研发、调优和验证,提高模型的准确性和性能。
模型对接:将研发好的模型对接到业务系统中,确保模型能够在实际业务中发挥作用。
算法优化:根据业务反馈和数据分析结果,持续优化模型算法,提升模型效果。
数据存储规划:设计高效的数据存储方案,确保数据能够快速、稳定地存储和访问。
数据处理:负责数据的清洗、整合和转换,为模型训练提供高质量的数据集。
数据监控与分析:监控数据质量和系统性能,分析数据趋势,为业务决策提供支持。
项目计划制定:制定项目计划,明确项目目标、任务分配和时间节点。
项目进度管理:监控项目进度,确保项目按计划进行。
项目风险管理:识别和管理项目风险,确保项目的顺利推进。
系统测试:对开发的系统进行全面测试,确保系统功能和性能符合要求。
缺陷管理:记录、跟踪和验证缺陷,确保问题得到及时解决。
系统部署:负责系统的部署和配置,确保系统能够在生产环境中稳定运行。
系统监控与运维:监控系统运行状态,在系统出现故障时,快速排查问题并恢复系统正常运行。
收起只要具备下面几类角色,具体角色根据实际情况可以复用:
1. 项目经理:负责整个项目的统筹规划、进度把控、资源协调以及风险评估与应对,确保项目顺利进行并按时交付。
2. 技术负责人:主导技术选型、技术方案制定和技术难题解决,负责技术团队的管理及培训,提升团队整体技术能力。
3. 算法工程师:负责大模型的算法设计、优化和实现,为大模型的训练和微调提供算法支持。
4. 数据科学家:负责大模型的训练、调优及微调,提供技术支持及解决方案,确保模型达到预期效果。
5. 标注工程师:负责数据采集、清洗、标注及预处理工作,保障数据质量与准确性,为大模型训练与微调提供稳定的数据支持。
6. 语料准备专家:负责语料的收集、整理和标注,为大模型的训练和微调提供高质量的语料资源。
7. 开发工程师:根据项目需求进行应用开发,实现大模型与业务场景的对接,开发相关的功能模块及界面。
8. 业务专家:了解业务领域知识,为大模型的训练与微调提供业务指导与建议,确保模型能满足实际业务需求。
9. 质量保证团队:负责项目的质量检查、测试及验收工作,确保项目成果符合预期标准及要求。
上述需要企业内部构建跨部门协同机制:大模型微调项目往往涉及多个部门,需要各部门间紧密协作,共同推进项目的实施与落地。
收起在企业大模型微调项目的实施过程中,关键岗位角色及职责主要包括以下几类:
项目经理:负责整个微调项目的计划、组织、指导和控制。确保项目按时、按预算、按质量完成。协调项目团队内部和外部的沟通。监控项目风险,制定应对策略。
业务专家:提供业务领域的知识和经验,帮助理解业务需求和问题,为大模型的训练和微调提供业务指导。
数据工程师:负责数据采集、清洗、整合和存储等工作。确保数据质量和完整性,为大模型训练和微调提供稳定的数据源。
数据科学家:负责大模型的研发和微调。利用机器学习和深度学习等技术,对数据进行处理、分析和挖掘,找到数据中的模式和规律,为大模型的训练和优化提供支持。
运维工程师:负责系统的监控和维护,确保系统的稳定性和安全性。处理系统故障和异常,保障模型服务的连续性。优化系统架构,提高系统的可扩展性和可维护性。
质量保证师:负责项目的质量保证工作,确保模型和服务的质量符合预期。制定测试计划和测试用例,进行模型的性能测试、功能测试等。提供测试报告和反馈,协助团队定位和修复问题。
在实施大模型微调项目的过程中,需要以下关键岗位角色及职责:
以上是企业大模型微调项目中的关键岗位角色及职责,每个角色都有其独特的技能和职责,需要协同工作,才能确保项目的顺利进行和成功实施。