手机静音漏接了两个小米HR的电话，哭了

好久没在牛客写正儿八经的贴字了，今天来写写，总结一下春招来时路。 贴主是广东某双非科班老登（非深大广工）。去年暑期在一家制造业小厂实习，开启了第一段实习，干了两个月后，得知没有转正hc后，贴主也是总理了一波实习内容，完善简历，就辞职开投，加入了秋招大军。 九月的秋招完全没有约到面试，全是测评笔试，金九银十并不适用于我这种双非仔。等到十月下旬，我才慢慢有约面，那时候也拿到两三家小厂offer，但无一例外都要提前实习，最终把一个已经拒掉的offer又舔了回来，北上浙江实习，这也是我第一次独自一个人跑到这么远的地方生活。 这家公司的工作氛围特别好，+1很和蔼，还给我安排了学习路线，很有挑战，在那里的...

要么不回。要么回的就是些这😅

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...