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2021-03-08 11:14
Thoughtworks_软件开发工程师
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2021-03-08
在牛客打卡250天,今天学习:刷题 5 道/代码提交 23 次
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1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答,而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大,适合任务分布和原模型差异比较大的场景,比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候,它更容易学到深层适配;LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景,特别是多任务并行或者多租户配置时,管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移,比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯,LoRA 往往就够了。反过来,如果发现训练后模型虽然会答,但深层行为模式改不动,比如推...
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02-26 13:56
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学院本真的没希望了吗😭秋招0offer,投了也石沉大海,求各位佬指点一下😭
King987:
你有实习经历,但是写的也太简单了,这肯定是不行的,你主要要包装实习经历这一块,看我的作品,你自己包装一下吧,或者发我,我给你出一期作品
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03-30 14:13
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林后润:
听说他们有kpi,要到了简历编号就不理人了
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昨天 18:36
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- 没有自我介绍-上来手撕一个dfs很简单,数字的排列- 一个默认 goroutine 消耗的资源是多少-系统资源充足时,goroutine 可以无限开启吗?有没有限制-JDK 现在最新发布到哪个版本了-JWT 由哪些部分组成-接下来离谱的来了-问我gpt的知识库截止到什么时间-问我claude的知识库截止到什么时间,最新版本是什么-然后说问你个问题说到一半他又说算了我觉得你也不知道,不问你了???
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