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Q1：大模型是怎么让生成的文本丰富而不单调的呢？答案：从训练角度来看：基于Transformer的模型参数量巨大，有助于模型学习到多样化的语言模式与结构；各种模型微调技术的出现，例如P-Tuning、Lora，让大模型微调成本更低，也可以让模型在垂直领域有更强的生成能力；在训练过程中加入一些设计好的loss，也可以更好地抑制模型生成单调内容；从推理角度来看：基于Transformer的模型可以通过引入各种参数与策略，例如temperature，nucleus samlper来改变每次生成的内容。Q2：什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？答案：Bert 的...

就不投

牛客的uu们，好久不见！终于有时间上来冒个泡了。之前因为考研失利，看别人工作都落地而自己还没有着落，整个人都快抑郁了。好在春招运气不错，终于上岸了！ 签了神州信息，base西安的Java岗，心里的石头总算落地了。 按照牛客惯例，给大家分享一下为什么选了神州信息。 1. 业务：真·不缺项目，连中五元之前对神州信息的具体业务内容了解不多，后来才发现，他们做的远不止常规的IT服务。而且我最近关注公司信息看到又拿下了东北地区一个省级城商行的核心系统项目，这已经是省级农信/农商/城商新核心项目的“连中五元” 现在的银行尤其是城商行都在搞合并重组，核心系统升级，神州信息连续十几年是银行核心系统份额第一，专...