淘天集成直播团队秋招开始了

如题， 做的是大模型，秋招面试完面试官说实习太水了，让我可以实习过程中自己多做点更深刻的任务，即使实习组暂时用不上。但是大模型，实习组不给卡不给数据集我真的深度不起来啊😭一组都是用prompt 来cover业务的我真没办法做post training一类的任务啊

（没准备还是不行啊哈哈哈）一、基础知识梯度 优化器 一阶动量 二阶动量 是啥梯度：梯度的反方向就是参数的更新方向一阶动量：梯度的指数加权平均公式：作用：平滑梯度，减少更新方向的抖动二阶动量：梯度平方的指数加权平均公式： 作用：自适应调整学习率大小adam 总体公式:模型初始化方法有哪些？全零初始化ReLU的激活函数，梯度是0sigmoid的激活函数，每层的神经元的输出相同，梯度相同（不为0），那么更新后的参数也相同，模型学不到任何特征随机初始化 (Random Initialization)目的： 打破对称性，确保不同神经元学习到不同的特征。缺点： 随机数过大或过小都可能导致梯度消失或梯度爆炸...

到现在去官网查还是笔试中，是不是无了😭