计科211硕出路

目前研1，做的数据挖掘领域。本科有过算法竞赛的经历（蓝桥杯cb国二，JSCPC金牌）。目前很想能够将来进入大厂，想知道目前的话需要做哪些准备，请各位能够指点一下。目前还是想优先能够做一些跟专业相关的算法，实在不行就找开发岗。

✅双非出身✅只有项目，没有实习✅小公司不想去，大公司去不了✅就业大环境太好了✅竞争对手太多了✅在考研和就业之间犹犹豫豫，研没考上，工作没找到✅就业方向走窄了：销售不干、单休不干、月薪3000不干、下海不干

翻遍各种大模型的实现，虽然结构上可能保留了 dropout 的实现，但是采样概率都设置为 0 了。唯一一个比较新的，还用 Dropout 的模型是 Meta 训练的 Galactica 模型。那为什么现在不用了呢？核心还是要弄清楚 Dropout 的使用场景。Dropout 之前在深度学习当中是一个特别好用的方法，可以防止过拟合，提高泛化。所以说，当模型较大，数据较少的时候，使用 Dropout 是比较合适的。现在大模型处在什么状态呢？✅预训练在预训练阶段，目前可能还是处于欠拟合的状态。之所以说可能，是基于目前公开的一些论文的出的结论。但是现在闭源的公司在采用大量数据合成的情况下，已经训练足够充分或者接近充分也说不定。以 llama 一系列论文为例，训练 llama 1 的时候，龙猫 Scaling law 里面提到 GPT3 是一个训练很不充分的模型。然后给出的数据配比的建议是，10B 的模型要采用 200B 的 token 来训练。但是 llama 1 采用了 7B 的模型，训练量 1T 的 token 发现性能依然有提升。而且预训练所有的语料一般只过一个 epoch，某些特定的领域可能过 2个 epoch，可以认为样本的重复率很低。所以，在数据足够多，多样性足够而且没有太多重复的情况下，大模型在预训练阶段仍然没有过拟合的风险。也就完全不需要采用 dropout。✅Dropout 就完全不需要了么？如果上面的条件不能满足，Dropout 还是有用武之地的。比如前面提到的 Galactica 模型。这个模型和其他大模型不太一样的地方是训练了 4.25 个 epoch，因为他们认为高质量的数据更重要一些，但是又没有那么多，所以就 repeat 数据了。在论文《To Repeat or Not To Repeat: Insights from Scaling LLM under Token-Crisis》 中，详细列举了数据 Repeat 对训练 LLM 的影响，并且证明了 Dropout 可以缓解数据重复带来的性能损失。在文章《Can LLMs learn from a single example?》中，也提到了在 SFT 的时候，少量的重复数据就会降低模型的性能。这也符合常理，SFT 的数据分布和预训练的通常是不太一样的，重复的数据会让模型拟合新的分布，从而忘掉旧的分布。文中同样也提到 Dropout 可以缓解数据重复带来的影响。所以 Dropout 在数据量较少，多样性不高，需要 repeat 的场景下，依然是一个减少过拟合的很方便的手段。比如现在已经有一些在 LoRA 微调的时候采用 Dropout 的研究了。      

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