南瑞 实验室

1. 你做过大模型数据处理的话，预训练数据清洗一般怎么做，去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题？预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容，避免浪费训练 token，也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容，不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容，比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则，而是多阶段处理：先做规则清洗，再做语言识别、长度过滤、内容打分，最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

是我写的代码太烂了吗

牛友们，这样的简历是不是都没人要，我技术不够，可是又没有时间去增进我技术了，目标中大厂，预计的暑期实习估计也够呛，大三下依旧牢，线下企业都要26届的，那我到底是收心钻研技术还是直接all in小厂日常实习骑驴找马，还是直接考研，上次发的简历排版有问题，看看这个简历过不过关？