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通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，...

一、写在最前面：这是一个找实习经验贴，主要记录找实习的准备过程、各个厂的面试体验以及心路历程，帖主是保研er，最后并未选择本科就业，因此本文还会夹杂一些生涯规划方面的思考。帖主的主要投递方向是开发岗（C++/Java/AI infra），本帖涉及的经验也大都集中于此，部分经验和算法岗是通着的（看了应该没坏处）。二、个人背景东南方中流985软件工程专业，绩点排名30%左右，综测排名5%左右计算机设计大赛省特国二（水赛）、蓝桥杯省二（莫得含金量）、国家级大创*1、奖学金若干（无国校奖）、学生工作经历若干。研究方向：AI system投递暑期实习前的实习经历：大二暑假 华为 公共开发部 ICT产品与...