1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...

多多内推得多跟内推官问问部门&职位，优先匹配内推官所在的部门。自己官网投递的，不太好说会去哪个部门。另：这种内推没有钱拿，纯想给自己部门多捞点人

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以为食堂健身房是福利，结果加班到凌晨，根本没时间去。以为能做有价值的事，结果每天都是重复的简历筛选、会议纪要。以为同事都是精英，结果大家都在摸鱼、甩锅、内卷，氛围压抑到窒息。那一刻我突然明白：大厂不是乌托邦，只是一个更大的职场而已。清醒了，也更迷茫了。😔