数学建模模型优化代码与实战案例

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...

前面醒悟的太晚了，学的也太慢了，以至于真的没学什么东西，简历写的太烂了，现在是不知道改怎么走了，特来请教一下各位大佬，有没有好心人给一点建议，😭要转去干别的吗？还是再花时间在后端上，写项目，再继续学？还有一个数字马力的校招机会，还有两轮，或者准备数字马力？

牛友们，在下目前大三下，双非，省一本人工智能专业，学院派...去公司也只能搞开发，没啥优势（技术方向都在模型上了，搞开发数据库什么的用的肯定没专业的好），所以决定去考研。目前人工智能的实训，这种重要吗？没有项目经验，搞最多的也只是竞赛和研究生组微调大模型和网上接单，没有东西能往简历上写的。现在，有个项目院领导要搞的一个项目，还要搞软著有署名啥的，一堆画饼的东西。但能给我带来的是项目经验，与可能的找领导推荐导师（考研到那个学校去）如果考研失败，就只能用学校的项目了，所以有点纠结。# 现在有三条路：1：搞那个项目，缺点是要分心认真搞一段时间。2：随便搞个实训项目能过就行，专心考研。3：找老师进组去...