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...

福州25届普本专升本之后更难找工作了前端后端都可以干

投递华为云AI研发工程师Timeline： 3.27 投递 4.15 笔试 4.18 测评 5.20 技术面 + 主管面 5.22 丝滑入池 6.8 oc 6.10 offer从此变身❀孝子