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大语言模型关键技术概览规模扩展：早期的研究主要关注模型参数规模所带来的性能优势，最近的工作则是加大对于高质量数据的规模扩展。数据工程：首先，需要对于数据进行全面的采集，拓宽高质量的数据来源；其次，需要对于收集到的数据进行精细的清洗，尽量提升用于大模型训练的数据质量；第三，需要设计有效的数据配比与数据课程，加强模型对于数据语义信息的利用效率。高效预训练能力激发：多种高级提示策略，包括上下文学习、思维链提示等，通过构建特殊的提示模板或者表述形式来提升大语言模型对于复杂任务的求解能力。人类对齐：首先训练能够区分模型输出质量好坏的奖励模型，进而使用强化学习算法来指导语言模型输出行为的调整，让大语言模型...

1 后端就业形式1.1 互联网现在为什么这么卷？我个人认为这里说的“卷”其实是相对而言的，之所以十年前的互联网那么红火，主要原因是人才数量少而市场需求大，体现出来的就是门槛低。 而随着现有的互联网业务基本上到达稳定期，市场需求相较于以前小了许多，但是人才数量激增，体现出来的就是企业有选择的空间，因此门槛拔高。1.2 为什么相对于其它岗位，后端这么卷？后端岗位卷的原因其实主要有两个原因，分别是“职业天花板高”和“入行门槛低”。职业天花板高：后端由于其能接触到真实的业务逻辑，因此其职业天花板相比起其他的开发岗位会高很多。而绝大部分的985、211的学生没有能力去卷算法，他们就会退而求其次去卷后端，...