随着模型和语料的扩大，大型语言模型展示了从少量上下文示例中学习的能力，这被称为上下文增强学习（ICL）。利用ICL，大型语言模型可以执行各种复杂任务，例如解决数学推理问题。ICL的基本理念是从类比中汲取经验。ICL与监督学习有一个显著的区别，就是它不需要进行参数更新，而是直接在预训练的语言模型上进行预测。ICL作为一种新的范式，具有很多天然的优势：由于演示是用自然语言编写的，因此提供了一个可解释的

最近秋招发放Offer已高一段落。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。更多实战和面试交流，文末加入我们。

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混合专家（MoE）是一种使用许多不同的子模型（或“专家”）来提高LLMs质量的技术。两个主要组件定义了 MoE：专家 - 每个 FFNN 层现在都有一个“专家”集合，其中可以选择子集。这些“专家”通常是 FFNN 本身。路由器或网关网络 - 确定哪些令牌发送给哪些专家。在具有 MoE 的LLM的每一层中，我们发现（某种程度上是专业的）专家：“专家”并非在特定领域如“心理学”或“生物学”中专业化。最

软目标说明：教师模型输出 [0.7, 0.2, 0.1]，表示类别 A 的概率为 0.7，类别 B 的概率为 0.2，类别 C 的概率为 0.1，如果是硬目标就直接选择类别 A，但如果是软目标，学生模型输出的概率分布为 [0.6, 0.3, 0.1]，KL 散度会计算这两个概率分布之间的差异。当模型过大无法在单个设备（如 GPU）内存中完整训练时，它将模型的不同部分分布在多个设备上进行训练，相比于

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