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2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...

大家好，我是程序员花海，今天来看一份简历。1.首先看下整体排版，是不错的，简历看起来也比较舒服2.我们再来看下项目，我之前一直建议在简历里写一些指标比如qps和tps之类的，单纯罗列技术栈很容易让面试官质疑这个项目的真实性，写上数据之后就可以给面试官埋钩子了，你有机会讲解实现这个指标的底层技术3.项目描述的问题在于利用xx技术实现了xx功能，这是典型的流水账写法，利用一个技术实现本身就有的功能，这属于废话，技能描述和自我评价没有太大的问题4.尽量找份实习，多写一点业务背景OK这份简历就点评到这里，我们下期见！            

董事长助理

岗位名称：大语言模型算法面试时长：1h–1.5h自评分：8/10是否下一轮：是模型架构与基础原理目前主流大语言模型在架构设计上有哪些异同点？（追问）Decoder-only 和 Encoder-Decoder 在实际应用场景上有什么区别？介绍一下大语言模型中的注意力机制，多头相比单头注意力有何优势？（追问）如果减少头数会发生什么？是否一定性能下降？什么是大语言模型的涌现能力？目前对该现象的研究有哪些发现？（追问）涌现能力是否和模型规模线性相关？什么是 Embedding？词嵌入和句嵌入有何不同？（追问）Embedding 层是否会参与微调？为什么？大语言模型中的 Tokenization 是如...