刚来的时候手头有活，偶尔做做小需求成就感挺足的但是现在手头就主要是一个优化的活，这个模型两年前的了，我还是负责一个子类，有大量陈旧代码，之前的大量微调数据没有保存数据包只能现拼符合不了要换的新模型拿给前辈去调了（还是隔壁组的一个哥负责这个，他巨忙）；现在干到这里真有点干不下去了，网页数据本来就不太熟，来这边就改了几个没用过的标注工具分析了一下数据，遇到的问题大多是历史字段问题。问mt一些具体的他会说让我多看看大模型啥都会，属于是理论都知道，落地极其难受。但是这个组人挺好的，问大哥一些技术问题都会悉心解答，最近也让我写转正材料，但感觉还让我搞这个模型的话会很难受，到现在都没什么干劲。感觉不是个好项目要是入职真一直搞这个感觉顶不住但又想混个转正，或者实习出个成果写简历里

6月底投的了，7.3一面-7.10二面-7.18三面-7.25签约意向 感觉整体速度还行，面试官也算温柔，继续努力秋招多拿几个

常见的业务题架构理解篇Q1 Transformer模型主要由哪两部分组成？Q2 自注意力机制中的Q、K、V矩阵是什么缩写？Q3 多头注意力中"头"（head）指的是什么？Q4 位置编码的作用是什么？Q5 Encoder和Decoder结构的主要区别？Q6 为什么要使用残差连接（Residual Connection）？基础组件篇Q7 前馈神经网络（FFN）有多少层？Q8 Layer Normalization放在哪个位置？Q9 激活函数ReLU和GeLU的主要区别？Q10 词嵌入（Word Embedding）的维度代表什么？Q11 注意力掩码（Attention Mask）的作用是什么？Q12 为什么要使用dropout技术？训练基础篇Q13 预训练（Pre-training）的目标是什么？Q14 什么是语言模型中的"自回归生成"？Q15 数据并行的基本实现方式？Q16 什么是训练中的批量大小（Batch Size）？Q17 学习率（Learning Rate）过大会导致什么问题？Q18 训练损失（Training Loss）下降说明什么？模型应用篇Q19 什么是文本生成中的贪心解码（Greedy Decoding）？Q20 温度参数（Temperature）如何影响生成结果？Q21 模型推理时为什么要限制生成长度？基础概念篇Q25 参数量（Parameters）和计算量（FLOPs）的区别？Q26 什么是生成式AI（Generative AI）？Q27 预训练模型和传统NLP模型的核心区别？Q28 为什么大模型需要海量训练数据？Q29 什么是过拟合（Overfitting）现象？Q30 模型推理（Inference）是指什么过程？工程实践篇Q31 GPU显存不足时常见的解决方法？Q32 模型权重文件（Checkpoint）包含哪些内容？评估基础篇Q37 如何评估语言模型的生成质量？Q38 困惑度（Perplexity）指标的计算原理？

投着玩好运来来来来有面试就赚，没有就拉到