26届游策历程

1. 自我介绍2. 训练一个 decoder-only 大模型时，为什么 embedding 层和 lm head 常常共享权重权重共享本质上是一种参数高效和统计一致性的设计。输入端 embedding 学到的是“token 到向量空间”的映射，输出端 lm head 学到的是“隐藏状态到词表概率”的映射，如果这两个空间本身就在描述同一个词表语义，那么共享权重可以减少冗余参数，并让输入语义空间与输出判别空间保持一致。从优化角度看，共享权重还能起到轻微正则化作用，尤其在词表非常大时更明显。代价是模型表达自由度下降了一点，但对大多数语言模型来说这个损失远小于收益。很多实现里会保留一个独立 bias...

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

1. 市属国企子公司软件研发岗，年包不到10w，公司在江苏三线城市，工作强度955，做的是海关等平台的系统开发，hr说进去之后再分前后端具体方向。2. 南京私企后端开发，年包15w，工作强度965，做的是司法法院信息化，公司规模在2000人左右。