NLP

bg：文科双2计算机，主要是做的NLP和大模型三轮面试问的比较多的还是个人论文实习，基础大小模型知识，关于deepseek模型的掌握和对大模型在实际生活的一些理解看法。每一轮面试都进行得很顺利，面试官们非常友好，很尊重面试的人，整体氛围比较轻松，是我校招以来面试体验感最好的公司！经历也和岗位匹配度比较高。Timeline：2.17 一面2.19 二面2.20 三面2.25 hr面+云证2.27 沟通offer2.28 正式发offer希望大家都能顺利拿到心仪的Offer！❤️

腾讯音乐 实习生招聘 NLP #算法实习生【岗位】NLP大模型实习生(角色对话方向)(暑期实习生招聘，有转正机会)【工作内容】NLP大模型在泛娱乐产业的应用研究探索-腾讯音乐Si14项目组主要负责虚拟人AIGC等相关应用技术的研发工作，支持未伴，QQ音乐，全民K歌等AI应用场景1、数据：大模型的数据自动获取，数据标注，数据清洗以及后处理。2、算法：大模型在角色对话方面的技术研究，包括：角色记忆力机制，对话上下文一致性，对话趣味性。文字剧本游戏的优化3、评估：对模型输出进行评估，协助撰写评估反馈文档，对标注人员进行培训。【岗位要求】1.计算机及人工智能相关专业优先，硕士优先，25届应届生优先；2.对NLP主流大模型如ChatGLM/LLaMA/Ziya/baichuan/Yi等的原理和差异有深入理解，掌握或了解大模型训练技术如SFT，RLHF等，微调技术如lora，qlora等；3.熟练使用Python语言编程，linux环境和docker容器技术，深度学习框架pytorch，了解大模型训练框架Megatron-LM/Deepspeed，推理框架tensorrtllm；4.对新一代AIGC娱乐产品如Glow/未伴/筑梦岛/wow/悬河/哄哄模拟器等有了解和认识的优先；【简历邮箱】fanxiao@tencent.com

【岗位】AI大模型开发/解决方案工程师【工作职责】1、负责CV、预测、NLP、多模态、RAG、天筹、Agent等领域行业解决方案设计，为央国企、泛政府、金融、云原生等行业项目交付提供技术支持：2、负责NLP L1行业大模型增训/微调、CV数据标注玉处理、预测算法、Agent应用效果/算法优化等技术栈能力构建和竞争力分析，攻克重点领域/山头项目技术难题；3、行业大模型需求分析、系统设计，从流程、工具、实践等角度考虑如何构建工程能力以应对相应的困难和挑战，持续沉淀项目经验提升大模型应用效率和效果；有意向的同学联系我哈！！！

LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等 自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！  常见底座模型细节概览：   底座 包含模型 模型参数大小 训练token数...

Attention 知识点总结 本文从 Attention 机制的角度，主要对 Attention Is All You Need 中提出的 Transformer 和 Multi Head Attention 模型、其他相关 Attention 机制进行知识点总结。 BERT、GPT、GAT 等相关的上层模型将另行总结。 Additive Attention 基于加权求和实现的注意力机制。 对于所有的候选元素集合 ，计算所有 对目标 的 Attention 分数的主要过程如下： 其中   为 的特征；  为基于 和 计算的分数，用于计算归一化后的 Attention 权重。  注意：这里主要...

2025奇虎360全球校园招聘-算法提前批开启啦SP Offer超高转正率SSR级培训资源超前沿技术课题国际化视野团队业内一流实习薪酬福利配置【投递方法】👇👇👇【投递链接】https://360campus.zhiye.com/填写内推码：IVVRBA评论区可留姓名缩写帮追进度~

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百度提前批二面凉经上来自我介绍，然后讲项目八股文回答的稀碎算法题是旋转矩阵90°简单 好像是力扣原题最后问了几个shell脚本和python底层的问题，回答的也一般除了手撕算法，其他都回答的稀碎。。我还是太菜了已共享，凉凉，希望9月正式再战

吉利    让我也打开简历，简单做个自我介绍（说着说着就开始讲细节了，嘴管不住）  了解的知识图谱的书，推荐些（推荐了大老板的= =）  了解的哪些做的比较好的国内NLP/KG团队（清华KSE、刘知远、浙大OpenKG--我说不确定是啥具体实验室，我关注了这个公众号和网站）  多任务模型的loss怎么自适应权重  crf原理  基于Bert的序列标注任务去掉crf效果是否有影响  lstm的门有哪些，怎么运算的（这个答得不好，当时把他当黑盒用了，对门控机制不熟）  交叉熵、BCE、softmax、sigmoid  深挖Bert，Bert的结构，base有多少层、BatchNorm/LayerN...

工程博0，导师是大组，主要研究方向有这些对抗机器学习、图机器学习、基于学习的组合优化、CV(网络结构、小样本、自监督)、A4Sci有点纠结选哪个方向，希望有ai大佬指点迷津个人的一些想法cv貌似非常的卷，有被最近那个CV劝退视频震撼到，不过视频面对的对象是硕士，不知道我这个工程博能否入坑:nlp方向，大语言模型概念比较火，如果入坑应该就是选LLM了，有点担心计算资源和效率的问题，不知道搞不搞得动图ml方向是导师让我先看的方向，初步入门但是GNN的概念貌似几年前比较火，不知道以后有没有前途，担心太小众组合优化是导师自己做的比较牛的方向，但是感觉有一些些理论了，大概是NP难问题的实际求解，还没具体了解个人是想走算法岗的道路，希望能早点定个研究方向，专精一下，求助

大伙觉得哪个前景好，欢迎大佬们说说看法。我觉得好像搜广推里包含了很多模型相关的，所以我觉得可能模型好一些。

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RNN知识点整理 Naive RNN 原生 RNN 单元对输入的数据进行简单的线性变换与激活。 对第 t 个时间的单元有：  2 个输入： 、 2 个输出： 、  计算过程 优缺点 优点：计算过程简单 缺点：简单地使用加法进行状态的叠加，存在长期依赖问题  长期依赖问题 对于比较长的数据序列，第 项的输出依赖于前 项，这意味着对第 项：  反向传播时，其相关的参数会累积前 次的梯度，容易导致梯度爆炸或梯度消失。   LSTM 通过使用门控机制（Gate mechanism）对原生 RNN 进行了改进，提高了学习能力。 每对第 个时间的单元有：  3 个输入 、 、 3 个输出 、、  计算过程...

本人某中上211计算机两年制专硕，有项目支撑，论文方向为nlp中的text matching。无小论文要求，导师完全不管科研。 22年一直在卷实习和秋招，除了跟着学校上过机器学习的一些通识课，看过十来篇论文外无算法积累，找的工作也是开发方向。 对科研没啥兴趣，只想水一篇毕业论文😂，但导师和师兄能提供的帮助十分有限，所以有偿请做nlp的前辈交流一下基础知识以及怎么水论文😂  了解text matching最好，不了解的话也可以。线上上课，具体时间咱们商量着来。有兴趣的前辈直接联系我。    引流：腾讯 阿里 字节 滴滴 美团 京东 蚂蚁 华为 小米 oppo vivo

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍 1.大语言模型的预训练 1.LLM预训练的基本概念 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等优化算法不断优化模型参数。而预训练的思想是，模型参数不再是随机初始化的，而是通过一些任务进行预先训练，得到一套模型参数，然后用这套参数对模型进行初始化，再进行训练。 预训练将大量低成本收集的训练...

大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 1.Prompt Learning 1.1 Prompt Learning 的出现背景 目前学术界一般将 NLP 任务的发展分为四个阶段，即 NLP 四范式：：   第一范式：传统机器学习模型的范式，基于全监督学习（fully supervised learning）的方法。通过构建特征工程（feature engineering），利用领域知识从数据中提取好的特征，直接解决下游...