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...

真没招了  原来是卖课的.. 把我的感动还来...

虽然JD工作强度很高，但是薪资给的还是很好的，给的是行业内数一数二的实习薪资，一天下来还有餐补，一个月还有1500的房补，最重要的是JD在北京是在通州区，郊区的租房比海淀区方便多了。