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大模型应用工程师(高级)D班

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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台,能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。    

【朗新科技】大模型应用工程师(高级)

0人评价(12)人学习
熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台,能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。    

大模型应用工程师(高级)(通用)

0人评价(172)人学习
熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台,能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。    

大模型应用工程师(中级)(通用)

0人评价(5)人学习
熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台,能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。    

提示工程师(高级)B班

0人评价(8)人学习
深入理解大模型的工作原理,能够分析模型输出结果,对提示词进行针对性调整,解决常见的输出偏差或不完整问题。      

提示工程师(高级)A班

0人评价(13)人学习
深入理解大模型的工作原理,能够分析模型输出结果,对提示词进行针对性调整,解决常见的输出偏差或不完整问题。      

提示工程师(高级)T班

0人评价(10)人学习
深入理解大模型的工作原理,能够分析模型输出结果,对提示词进行针对性调整,解决常见的输出偏差或不完整问题。      

提示工程师(高级)D班

0人评价(13)人学习
深入理解大模型的工作原理,能够分析模型输出结果,对提示词进行针对性调整,解决常见的输出偏差或不完整问题。      

提示工程师(高级)R班

0人评价(6)人学习
深入理解大模型的工作原理,能够分析模型输出结果,对提示词进行针对性调整,解决常见的输出偏差或不完整问题。      

提示工程师(中级)(通用)

0人评价(10)人学习
深入理解大模型的工作原理,能够分析模型输出结果,对提示词进行针对性调整,解决常见的输出偏差或不完整问题。      
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