米哈游部门评估是啥情况啊

AI 都是热潮了，大多数据公司都在招，只不过是岗位多少，以及具体开发还不一样，字节跳动：豆包大模型、抖音推荐算法、剪映AI功能。阿里：通义千问、达摩院，教育：科大讯飞（教育业务）、作业帮、猿辅导，基本各行各业都有，主要看自己能力，要求还是很高的

1、自我介绍2、分词器你了解哪些分词器本质上是把原始文本切分成模型可以处理的 token 序列。不同分词器的核心差异主要在切分策略和词表构建方式上。常见的有基于词的分词、基于字符的分词、子词分词和字节级分词。在大模型里更常见的是子词分词，因为它可以兼顾词表大小和泛化能力。典型方法包括 BPE、WordPiece 和 Unigram。BPE 是通过不断合并高频相邻符号来构造词表，WordPiece 更关注合并后带来的概率提升，Unigram 则是从较大的候选词集合里不断删除低价值 token，保留最优子词集合。如果从工程角度看，分词器会直接影响序列长度、推理成本、跨语言表现和 OOV 处理能力。...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！八股1. BGE模型讲一下2. Lora模型初始化、全部初始化为0为什么不行3. Lora的过拟合问题怎么解4. 模型训练怎么降loss，稳定性，不收敛怎么办coding第k个最大元素

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