大規模言語モデル　事後学習エンジニア

【Job Description】
Preferred Networksでは大規模言語モデル（LLM）を中心としたマルチモーダルな基盤モデルの開発を進めています。LLM・生成AIの基盤モデル開発に加え、エンタメ、科学計算、ロボットといった自社事業領域を強化する形での導入を目指した応用開発や、多様な産業への応用研究も行っています。

アラインメントチームのミッションは「基盤モデルが好ましい出力を生成するようにすること（Make foundation models generate preferred outputs）」です。具体的には有用性・正確性・安全性といった観点から、人間にとって好ましい出力を生成するように学習させていくことが必要になります。
大量の計算資源を必要とするLLMの事前学習ですが、事前学習のみではその真価を発揮させることはできません。人間が実務で使用する際にはアラインメントを施すことで飛躍的に価値のある生成を行うモデルを作り出すことができます。

大規模言語モデル - アラインメント（指示学習）エンジニアは、事前学習されたモデルに事後学習を行い実用化に必要なモデルを作り上げるための研究開発に取り組みます。また、最近では高品質な生成データを学習させることで小規模なモデルでも高い性能を出すような取り組みが盛んになっており、効率的なデータ生成方法の研究開発にも注力をしています。

【業務例】
・基盤モデルの性能をさらに向上させるような事後学習（指示学習、強化学習）手法の研究開発
・社内外からの様々な用途・要望に対応できるような、高品質かつスケールするデータ生成手法の研究開発
・事後学習により、基盤モデルの機能を追加するような手法の開発（コンテキスト拡張・語彙拡張など）
・LLMを利用したプロダクト開発での連携や、各ドメインに特化したLLM開発プロジェクトへの連携など

実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、専門的知識・経験を考慮のうえ決定します。
様々な産業で広く使われる大規模言語モデルの開発に携わりたい方、熱意のある方のご応募をお待ちしています。