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...

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好不容易获得了这份工作，offer难道真要“栽”在入职体检上？一紧张、一焦虑心电图显示异常所做的努力全部白费，小编发现不少考公考编的同学笔面第一，最后却因为体检没过而前功尽弃这种遗憾，实在让人不甘心！今天，体检e站的小编为大家盘点三个最常见的误区，以及体检前后的关键应对策略助你轻松过关，顺利入职！三个常见误区，有人中过招误区1入职体检只要“过关”，查得越简单越好有人觉得，反正是入职用，项目能省则省，甚至主动放弃一些检查。但每一项检查都有其意义——胸部DR能发现肺部隐患，肝功能反映代谢能力，血常规可以提示潜在感染。省掉的是项目，丢掉的可能是提早了解身体的机会。误区2体检前“突击调理”，就能掩盖异...