1、深挖实习(项目一)介绍模型选型、特征处理、调参、优化全流程mmoe之前的技术发展mmoe和omoe的区别PLE如何做到分层提取,从网络结构上看如何做特征处理数据量、正负样本比例遇到正样本稀疏/样本空间不一致怎么做介绍auc及其计算公式why auc适用于样本不均衡损失函数用的什么知道哪些评估指标在训练初期发现loss波动较大,如何分析处理如何做参数初始化为什么用AdamW,还知道哪些优化器2、深挖实习(项目二)llm主要做什么如何做微调还有哪些微调方法lora微调原理调整了哪些参数3、手撕代码:分割等和子集