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...

原来就算签了协议也是可以提前走的吗，有无有经验的前辈说说是真的吗

所以这种问题（问在不在xxx）到底应该怎么回答啊

最近刷到好多同学在纠结：错过春秋招了，要不要延毕一年，等下一个秋招？评论区也是两派吵翻天。作为一个走过这条路的人，我想跟你聊聊——延毕到底要付出什么代价，又到底值不值。看完再做决定，不亏。一、先搞清楚你为什么想延毕身边同学选择延毕，大概逃不开这几种原因：学业压力扛不住身体原因学分不够（少数）缓解就业压力 / 等下一个秋招（最近最多人在考虑的）如果你是最后一种，这篇一定要看完。二、延毕之前，先看你能不能扛住这些问题就业层面：牵一发动全身你以为延毕只是晚毕业一年，其实背后一连串问题都会被引爆：此前签的所有就业协议被迫停滞，即使你勉强入职，未来也可能被辞退想考公、考研、考编的，没双证基本走不通延毕不...