大家好啊，我是董董灿。 本文介绍在大语言模型的后处理中的重复惩罚操作。 对于后处理而言，是指在大模型生成文本后，对生成的结果进行一系列的调整和优化，以确保输出的文本具有更好的质量、流畅性和可读性。 后处理的目的是弥补模型本身在生成过程中可能存在的问题，使得最终的输出更符合用户的预期。 对于以 Transformer 为架构的大模型而言，模型的最后两层往往是全连接层（线性层）和Softmax 层。
11月了，秋招已经开始了。不知最近有没有同学在投简历面试呢? 回想起几年前我面试某大厂的时候，被问到了很多深度学习相关的知识，那时的我懂的不多，可以说是被面试官360度无死角蹂躏。 那次面试，印象最深的是问了很多与卷积相关的问题，导致我后来工作一段时间看到卷积就时不时的去查些资料，害怕自己又理解错了。 今天就介绍一个我曾经被问到的问题，那就是：在卷积神经网络中，1x1的卷积都有什么作用？ 在卷积神
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
