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叮咚_华为内推
2024-04-03 15:48
华为_资深工程师
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华为有想内转的么
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03-31 00:39
广西大学 算法工程师
微信 大模型算法开发 一面
1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住,真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”,而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大,但单次前向只走少数几个 expert,所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力,因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert,训练会很不稳定,热门 expert 被打爆,冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销,尤其多机训练时,token dispatch 和 gat...
AI-Agent面试实战...
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04-02 17:30
科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)
Vibe Coding 会干掉初级岗位吗?
我认为是会的,cursor 现在的 vibe coding 能很快从 0 到 1 进行代码的自动生成了,不仅快,生成的代码还不差。至少对于不怎么复杂的系统还是能够使用的。我觉得可以这样比喻AI实现的系统目前可以达到了 80 分,有些时候80分就够用了,有时候需要我们程序员优化到100分。时代在不断的进步,我们也要不断进步才行。#Vibe Coding 会干掉初级岗位吗?#
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02-14 12:41
山西大学 测试工程师
程序员是真的要早读吗
KKorz:
是这样的,还会定期默写抽查
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03-26 11:43
贵州师范大学 Java
何意味😄
想踩缝纫机的小师弟练...:
不理解你们这些人,要放记录就把对方公司名字放出来啊。不然怎么网暴他们
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03-31 00:18
广西大学 算法工程师
小鹏 大模型算法 一面
1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是,微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉,而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W),微调后的权重写成:其中 (A) 和 (B) 的秩都很低,参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数,只训练这两个小矩阵,这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务,因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上,有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层,本质上是在表达...
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