联想外包offer求助

今天老师整理了大模型入门的几个学习步骤、目标和需要掌握的基础知识，供初学者快速掌握基本路径。1️⃣前置知识： Python 基础、 Linux 基础🌟学习内容1.熟练掌握 Python 语言，熟悉常用的Python 库和工具，如 NumPy 、 Pandas 、  Scikit - learn 、 PyTorch 等。2.具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注等。3.对大模型有一定了解，包括Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。2️⃣Step1:NLP相关基础知识🌟学习内容1.了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识。2.掌握机器学习中的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解其在 NLP 领域的应用。3.了解大规模 NLP 任务中的常用技术和方法，如深度学习中的 Transformer 模型、 BERT 、 GPT 等。3️⃣Step2:GPT API 调用及 Prompt 设计🌟学习内容了解 GPT API 的调用方式和基本操作，熟悉 Prompt 设计技巧和要点，能够结合自己的任务调用 API 实现对应的任务代码。4️⃣Step3:模型微调（ Fine - tuning )🌟学习内容了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟悉数据集的构造、训练、评估等过程，能够独立构建 QA 对，在服务器上对模型进行微调。5️⃣Step4: RAG （外挂数据库）🌟学习内容RAG 作为目前最火的一个 LLM 落地方向，可以结合私有数据（表格、 word 、 txt 、 pdf 、数据库皆可）实现本地问答，且训练成本较低，可以快速实现效果。✴️有需要提升面试能力和辅导项目的同学可以后台联系我～

本来投的开发的给我捞算法去了，随便问了问项目就发offer了😂，base在老家那边说是做电网的一个项目😅，应该是外包项目，开的还行17k，貌似没有年终😂

问项目也不是很拷打然后一直问我会不会前端，居然还问了前段vue生命周期啥的，本人并不懂前端（估计让实习生去当牛做马的）后端方面的话问了http和https的区别mybatis#和$区别redis使用场景感觉他们公司用不到消息队列这些（两个项目都写了但没问）然后问为啥要用微服务，开始说的分层解耦，然后说的学新技术感觉答的都挺对的刚好背了，不过本身也是基础最后问我抗拒加班和出差吗，嘴上说是接受了还问我能不能前后端都做抗拒吗，嘴上也是不抗拒反问公司用的啥技术，springboot，cloud这些三天内回应

黄袍加身的佬们，招聘流程旁边显示已结束，这是进池子了吗