天翼云 国企数据开发工程师

为什么传统 NLP 评估指标（BLEU、ROUGE）对现代 LLM 局限性很大？  传统指标核心是比较生成文本与参考答案在 n-gram 上的表层重合度，存在以下问题：  语义缺失：只关心词汇匹配，不理解语义。如"今天天气很好"与"今天日光很灿烂"意思相近，但得分很低。 无法评估事实准确性：无法检测幻觉，流畅但包含错误事实的回答可能得高分。 忽略多样性与创造性：开放式任务没有唯一标准答案，基于固定答案的评估会惩罚优秀但不同的回答。 长文本评估能力差：无法评估长篇内容的连贯性、逻辑性和结构性。 无视推理过程：只能比较最终答案字符串，无法评估思维链步骤是否正...

刚做完两个小项目，大部分技术栈都学了一遍，请求各位给点实质性建议，直言不讳

投了很多，一直没能进面

实习第93天，晚上9点25分。我刚吞下当天第二颗抗过敏药，胳膊上的荨麻疹在空调房里痒得像有蚂蚁在爬。电脑右下角弹出会议提醒：“21:30 招聘复盘会”。​ 这不是第一次，但那一刻，我盯着屏幕上密密麻麻的数据透视表，脑子里只剩下一个声音：“我到底在这儿干什么？”​白天，我是“京东零售招聘组实习生”，光鲜亮丽的大厂title。晚上，我是“人肉数据核对机”，对着永远对不齐的报表、反复修改的PPT、和业务方甩来的“这个岗位怎么没简历”的质问。Mentor随口一句“这个不难吧？”，我就要熬到半夜通过打招呼、主动联系、已读不回的数据盘点它到底“难不难”。最想跑路的瞬间，往往与事情本身无关，而是突然看清了自...