盲审

Q1：大模型是怎么让生成的文本丰富而不单调的呢？答案：从训练角度来看：基于Transformer的模型参数量巨大，有助于模型学习到多样化的语言模式与结构；各种模型微调技术的出现，例如P-Tuning、Lora，让大模型微调成本更低，也可以让模型在垂直领域有更强的生成能力；在训练过程中加入一些设计好的loss，也可以更好地抑制模型生成单调内容；从推理角度来看：基于Transformer的模型可以通过引入各种参数与策略，例如temperature，nucleus samlper来改变每次生成的内容。Q2：什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？答案：Bert 的...

悲报：大厂挂麻了喜报：找到实习了悲报：实习公司很小，实习薪资很低300/天，在北京需要自己租房喜报：实习公司是二线大厂的子公司，简历可以写大厂名字，支持背调背景：211本+985硕三月中到现在面了很多，挂了很多，第一次收到offer还有其他面试流程在走

绷不住了

全程15分钟。面试官人挺好的，即使我的回答跑题了也没有打断我，而是等我说完再纠正1.自我介绍2.Linux中查看系统性能的命令3.学习的时候用的是哪个版本的Linux答：WSL2 有没有用过原生的Linux答：用过CentOS4.介绍自己的一个项目（我介绍了自己的基于RAG的英语学习网站）如何部署的模型如何实现的调用RAGembedding用的是哪个python库5.如何看待AI Agent，是否用过AI Agent答：用过OpenAI的Codex问：Codex是闭源的，有没有接触过开源的AI Agent框架答：没有6.RAG和传统检索方式相比有什么优势我答的是RAG和传统语言模型相比有什么优...