美团把二三志愿填成了大模型后台开发，但是关于大模型的一点不懂，现在改不了了，到时候是不是复活赛都没得打

LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等 自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！ 常见底座模型细节概览： 底座 包含模型 模型参数大小 训练token...

一个小时左右计算与智能平台部做智能客服，美团app上在接入人工客服前的自动回复都是他们做的，主要用得到技术是RAG。有用开源模型continue learning，也有用美团内部的模型。团队比较关注外部最新进展，比如昨天的Llama3，会拿来跑榜单。给了一个场景，让我想想会怎么做：给你一个大模型，怎么去做情感分析？比如客服场景，判断用户的评论是抱怨还是投诉还是夸奖。特定领域微调大模型后通用能力下降怎么办？后面完全是根据简历上写的东西提问。PEFT知道哪些？用过哪些？为什么用这些？有什么区别？ChatGLM跟Llama2有什么区别？两者在词表大小上的区别？Llama2在Llama上有哪些改动？算法题：让我自己选一个能体现自己能力的题…有点懵。选了力扣221（感觉是准备直接挂了，都不想出题感觉每次找实习都面了美团，最后每次拿了offer都没去…

商汤研究院 基础多模态大模型组 实习生长期招聘工作地点 ：北京 中关村 简历投递邮箱：tongwenwen1@sensetime.com投递邮件主题：多模态业务实习生+ 北京 + 姓名 工作职责和算法团队并肩探索，与业务场景紧密结合，以多维度评价体系为指导，分析多模态模型优化所需数据。配合进行学术和应用场景的目标细分、拆解，协调对齐数据生产和算法开发过程。探索数据获取和清洗方式，对多模态数据进行构建、分析、处理。负责业务场景数据的处理和数据管线的搭建，负责业务模型的迭代和优化。负责大模型公开数据集和业务数据的测评，指导业务模型的研发和迭代。任职要求逻辑清晰，具备良好的快速学习和理解能力，有团队...