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暑期實(shí)習(xí)已經(jīng)接近尾聲了，我在投遞的時(shí)候就一直在猶豫投遞的方向，但是發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在好像真的沒(méi)有哪一個(gè)領(lǐng)域算是好就業(yè)、就職的時(shí)間周期算長(zhǎng)的（相對(duì)穩(wěn)定點(diǎn)），整個(gè)計(jì)算機(jī)行業(yè)在國(guó)內(nèi)似乎都比較短命（笑）。所以我很好奇究竟有哪幾個(gè)方向是相對(duì)來(lái)說(shuō)比較滿(mǎn)足以上幾個(gè)要求的（或者說(shuō)相對(duì)來(lái)說(shuō)比較好滿(mǎn)足）：前端（好像門(mén)檻變低了導(dǎo)致沒(méi)那么穩(wěn)）后端（一個(gè)字：卷，真的卷死了，大概率連個(gè)面試都沒(méi)有如果不是很強(qiáng)的）客戶(hù)端（網(wǎng)上勸退的也不少，這里面我想問(wèn)下純客戶(hù)端以及包含別的技術(shù)的客戶(hù)端，比如說(shuō)音視頻媒體類(lèi)開(kāi)發(fā)，或者SDK開(kāi)發(fā)，安全逆向這種的與普通客戶(hù)端比是不是好一點(diǎn)？Windows這種的呢？）AI（跟后端一樣卷，但是大概率是因?yàn)榭▽W(xué)歷吧）測(cè)開(kāi)（說(shuō)是累？但是不知道與上面幾個(gè)比起來(lái)如何？）還有就是安全啊，云，嵌入式之類(lèi)的，也一并討論下吧。還有什么別的么？本人目前主力客戶(hù)端，輔前端，想趁著目前還在本科的時(shí)候試著拓寬一下技術(shù)棧。（因?yàn)閷?duì)游戲有興趣目前還在學(xué)習(xí)UE5的有關(guān)內(nèi)容，后面試一試項(xiàng)目，不知道能不能成功（笑）（這個(gè)可能成游戲客戶(hù)端了？）#牛客AI配圖神器##求職##?？驮诰€(xiàn)求職答疑中心##牛客解憂(yōu)鋪#

中科聞歌大模型崗面試通過(guò)了，雖然面的不怎么樣，感覺(jué)很缺人。bg：本2碩9，做強(qiáng)化學(xué)習(xí)方向的，剛找了三個(gè)大模型的小項(xiàng)目做，不知道能不能找到其他實(shí)習(xí)。要不要接這個(gè)offer

昨天才收到數(shù)值策劃的筆試，是第二批的，有友友參加過(guò)一測(cè)筆試嗎，主要考試內(nèi)容是什么啊。之前做過(guò)其他的，給我算麻了

今天老師整理了大模型入門(mén)的幾個(gè)學(xué)習(xí)步驟、目標(biāo)和需要掌握的基礎(chǔ)知識(shí)，供初學(xué)者快速掌握基本路徑。1??前置知識(shí)： Python 基礎(chǔ)、 Linux 基礎(chǔ)??學(xué)習(xí)內(nèi)容1.熟練掌握 Python 語(yǔ)言，熟悉常用的Python 庫(kù)和工具，如 NumPy 、 Pandas 、  Scikit - learn 、 PyTorch 等。2.具備 NLP 相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，包括文本預(yù)處理、分詞、詞性標(biāo)注等。3.對(duì)大模型有一定了解，包括Transformer 模型的結(jié)構(gòu)和原理、基于注意力機(jī)制的自然語(yǔ)言處理技術(shù)等。2??Step1:NLP相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)??學(xué)習(xí)內(nèi)容1.了解文本預(yù)處理、分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、詞向量表示等基礎(chǔ)知識(shí)。2.掌握機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)、回歸等基礎(chǔ)算法，并了解其在 NLP 領(lǐng)域的應(yīng)用。3.了解大規(guī)模 NLP 任務(wù)中的常用技術(shù)和方法，如深度學(xué)習(xí)中的 Transformer 模型、 BERT 、 GPT 等。3??Step2:GPT API 調(diào)用及 Prompt 設(shè)計(jì)??學(xué)習(xí)內(nèi)容了解 GPT API 的調(diào)用方式和基本操作，熟悉 Prompt 設(shè)計(jì)技巧和要點(diǎn)，能夠結(jié)合自己的任務(wù)調(diào)用 API 實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的任務(wù)代碼。4??Step3:模型微調(diào)（ Fine - tuning )??學(xué)習(xí)內(nèi)容了解常見(jiàn)的微調(diào)模型的基本流程和原理，熟悉數(shù)據(jù)集的構(gòu)造、訓(xùn)練、評(píng)估等過(guò)程，能夠獨(dú)立構(gòu)建 QA 對(duì)，在服務(wù)器上對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。5??Step4: RAG （外掛數(shù)據(jù)庫(kù)）??學(xué)習(xí)內(nèi)容RAG 作為目前最火的一個(gè) LLM 落地方向，可以結(jié)合私有數(shù)據(jù)（表格、 word 、 txt 、 pdf 、數(shù)據(jù)庫(kù)皆可）實(shí)現(xiàn)本地問(wèn)答，且訓(xùn)練成本較低，可以快速實(shí)現(xiàn)效果。??有需要提升面試能力和輔導(dǎo)項(xiàng)目的同學(xué)可以后臺(tái)聯(lián)系我～