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呃这个是我之前写的理论上我应该搜集题目→做出解答这样的但是我现在不再继续找工作了所以感觉这些题目用不到了我就直接把之前整理的这些资料发出来得了。 以后有缘分的话会继续补的没缘分的话就这么多了。 文章目录 1. SOTA LLM2. 本文撰写过程中参考的网络资料 1. SOTA LLM
lora和p-turning或者v2这几种方式在哪些应用场景有区别效果上有没有了解过 训练的时候batch是多条那推理只有一条batch如何推 大语言模型做微调batch假设为1的情况下能不能训练效果咋样 粗排和精排的一致性越高越好吗 GPT系的Decoder Only类模型如何实现表征文档的embedding的生成 在将来的大模型发展中大模型生成数据是否是解决高质量数据不足的方法如果不是有什么方法解决数据不足 推荐算法工业界常用召回排序模型和冷启动 有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法 什么情况用Bert模型什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型咋选
2. 本文撰写过程中参考的网络资料
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