表示，我们可以通过掩码语言建模或下一句预测；另外微调在特定任务数据集上调整权重，实现迁移学习。
针对过拟合，我认为使用正则化和dropout，比如说在BERT变体中dropout率0.1，并应用早停机制；欠拟合时，增加模型深度或数据增强。
在之前的项目中，我通过梯度裁剪处理训练不稳定，在GLUE基准上将过拟合率从15%降至5%，这能帮助大模型训练在多任务适应中更高效。”尼兰詹成竹在胸。
问这个，对我而言不是小意思？
扎克伯格后续又问了一些关于参数高效微调、多模态模型主要挑战、幻觉成因及缓解策略等问题，尼兰詹对答如流。
扎克伯格听完之后，确定自己找对人了。
对方被关在监狱一年多时间，出来还能侃侃而谈，追上最新进度，一眼就是大模型领域的先驱人才。
再者，对方还教出了伦道夫·林这样的顶级天才，对方能搞深红，我们META在巴拉苏布拉马尼安教授的带领下，搞个深蓝出来不过分吧？
扎克伯格本来就保持笑容的脸庞笑得更开心了：“巴拉苏布拉马尼安教授，欢迎你加入META，未来将由你担任META的首席科学家，带领我们一路前行。”
他按了下桌上的按钮，META的工作人员走了进来，拿来了一份合同，扎克伯格递到尼兰詹面前：“巴拉苏布拉马尼安教授，恭喜你，你将成为亿万富翁。”
尼兰詹拿起来一看，惊呆了，年薪一亿美元。
这个数字都让他有点不敢签了。
扎克伯格能把他捞出来，那肯定也能把他再送进去。
一亿美元的年薪，自己要是做不出东西来，到时候不会被关到死吧？
“老板，这个数字是不是太多了一些？”尼兰詹小心翼翼道。
扎克伯格也震惊了，居然还有印度裔会主动嫌工资太高？META印度裔高管一大把，印度裔的科学家也不在少数，都只会和他说我有多少多少贡献，暗示能不能加薪。
尼兰詹还是他见过第一个，觉得工资太高的印度裔。
“不，巴拉苏布拉马尼安教授，你放心，这个价码一点都不高。
你刚从监狱里出来，还不清楚这个世界最近这一年发生了什么。
你要知道发生了什么，你就会
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