农发行合肥软开vs农行上研

在实习的“landing”期，我面临了一个过渡阶段，既要快速适应新的工作环境，又要尽快掌握相关的工作内容和技能。这个时期对我来说既充满挑战，也充满机遇。首先，我意识到，适应公司的文化和团队氛围是至关重要的。刚开始，我花了一些时间去了解公司内部的流程、工具以及与同事们的沟通方式。我主动向经验丰富的同事请教，尽量多参与团队讨论，学会从他们的反馈中汲取经验，避免重复犯错。其次，我注重了自我学习和时间管理。工作中，我会主动进行任务拆解，设定每天的小目标，确保自己在规定的时间内完成任务。虽然刚开始做事可能会有些慢，但通过不断的实践，我逐渐提升了效率，也对工作内容有了更深的理解。最重要的是，保持积极的心态...

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，...