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...

幸亏看到这个帖子

28双非，可以找到实习不，简历有啥问题嘛

1. 自我介绍2. 你在项目里主要负责哪一块，核心难点是什么3. 意图识别具体怎么做，哪些意图是你们自己定义的答案：意图不是模型自己随便生成的，而是业务先定义好可执行的意图集合。比如在商家经营诊断里，会定义订单转化分析、差评归因、客服质检、活动效果复盘、规则咨询、商品套餐优化、竞品对比、经营日报生成这些意图。每个意图都对应明确的输入、需要的工具和输出格式。实现上会用规则加模型混合。像门店 ID、活动 ID、订单号这种强结构化字段先用规则抽取；再用模型做意图分类和槽位补全。模型输出不能直接信任，要校验意图是否在白名单内、槽位是否合法、是否缺关键参数。如果缺门店或时间范围，就进入追问，而不是直接查...