1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...

好像是个中厂，如果处女面面这个会死吗

😭😭😭😭，ssob没人理我啊，今晚改了改简历，各位佬拷打一下我

天天有人在牛客上刷到有人问“找不到大厂实习，去小厂会不会废了？”“接了小厂offer，怕大厂转头就给我发offer，怎么办？”我就想问一句：你死磕大厂，倒是能拿到offer啊？手里一个offer都没有，还在嫌弃小厂这不好那不好，纠结去不去，这不纯纯骑着自行车纠结要不要买宾利吗？先说说我身边两个极端的例子，你们就懂了。我室友，典型的“非大厂不去”，今年暑期实习，从3月到6月，只投大厂，中小厂的offer看都不看，拒了3家杭州本地的小厂，天天在宿舍死磕大厂。结果呢？大厂暑期实习招聘都结束了，他手里还是0offer，秋招简历上一片空白，现在天天焦虑，后悔当初拒了小厂的offer。而我另一个同学，双非...