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...

这招黑奴呢，打暑假工的话，我还能考虑考虑。😇😇

这是什么新的人机话术……我寻思两个男人之间就不要说什么俏皮话了吧怪恶心的……

今天分享的是训练营的朋友在字节跳动的面经，整个面试过程差不多一个小时，一半时间拷打八股，一半时间拷打算法，字节还是那么喜欢考算法。面经详解1 讲讲项目难易点常考的问题，对于自己的项目可以提前准备好话术2 kafka处理消息丢失和消息重复在分布式消息系统如Apache Kafka中，消息丢失和消息重复是两个常见的问题。为了解决这些问题，可以采取一系列的措施和技术手段。以下是一些处理Kafka消息丢失和消息重复的方法：消息丢失确认机制：确保消费者在成功处理完消息后才提交偏移量（offset），这可以通过设置enable.auto.commit=false并手动管理偏移量来实现。持久化配置：设置适当...