跟着中科院博士，14 周入门➕发表第一篇大模型论文 一、方向介绍在不到四年时间里，Transformer模型以其强大的性能迅速在NLP社区崭露头角，进而，基于Transformer这一标准架构的BERT、T5，乃至当下热门的GPT模型已经逐渐成为各个领域中的不可或缺的模型架构。深入理解Transformer模型背后的底层原理，以及Transformer相关的主流应用场景，具有非常重要的意义。第一部分：基础原理从Transformer的经典架构入手，我们将探讨：★编码器-解码器结构（标准Transformer）的底层原理★语言模型的理论基础及全流程★仅编码器（BERT）结构的语言模型★仅解码器（GPT）结构的语言模型第二部分：应用研究聚焦基于Transformer关键技术的实际应用，深入研究：★基于标准Transformer的机器翻译★基于BERT的判别式任务微调★微调一个自己的小型GPT模型★实战高效微调大语言模型★提示词工程进阶课程通过14周逐步深入的学习，学员可理解主流Transformer架构的底层原理、基础实现，并跑通标准的训练、微调流程，将所学知识拓展至新场景的应用中。进阶方向包括多模态Transformer、垂类大模型训练与微调、大语言模型推理优化等等。#大模型# #牛客AI配图神器# #AI了，我在打一种很新的工#

前言上个周末看见牛客上很多小伙伴对今年做了一个总结，仔细想想，自己好像从来没有对某一年发生的事情进行一个大总结哈哈，于是这两天时不时地回想起这两年发生的事情，就在今天做一个总结吧23年暑假这个时候应该是大三下学期结束，害，一回想起当时找实习投了1000多份简历，面试寥寥无几，内心就很无奈，每天背着重复的八股，无人诉说打来的电话是刚点的美团外卖，收到的邮件是垃圾广告，但是，可能是心态比较好，没有过多内耗，最后去了杭州的一家小公司。组内一起实习的小伙伴都十分友好，我们一起吃饭、一起打王者、一起聊未来。带我的mentor们也十分友善，虽然我技术比较菜，很多细节把握不住，但是他们至始至终都是很...

#牛客创作赏金赛# 毕设的开题基本结束了，虽然感觉自己深度学习的基础还是不行，要看下李沐的课，但现在时间有点紧，先往后放放吧。主要原因是自己研究生的时候大概率做人工智能，但可能出不来成果，最后就业还是后端开发。所以打算这段时间先学后端，先把项目认真做了，趁着青训营再补一下go，然后大四的暑假实习。

对pua领导可以持有的态度：“我要是能做我就成你了，还要你干嘛”“指令能不能明确下达”“只会给负面反馈说明没有能力”“香蕉的钱只能请到吗喽”🍃对自己心态的调整：“只会做简单的工作又咋了，底层打工人能拿几个钱”“随便改改得了，换来换去说不定又是第一版”“不要埋怨自己，要指责别人”“领导不满意他得学会克服，我就是他的困难”“问薪无愧”“走出自证陷阱”