适合人群：
在校学生：如果你是在校学生，对AI有浓厚兴趣，并希望通过学习相关内容增强自己的实践能力，以便在未来的实习或工作中脱颖而出，那么大模型的知识将是你简历上的一大亮点。
职场新人：对于那些刚刚步入职场不久的同学，如果你想通过掌握大模型技术来提升自己的职业竞争力，无论是为了升职加薪还是寻求更好的职业发展机会，这部分内容都将是你的宝贵资产。
追求效率者：如果你希望通过“偷懒”来节省时间，获取整理好的大模型面试资料和信息，以便更高效地准备面试或学习，那么这些资源将是你的得力助手。
经验交流者：渴望与行业内的专业人士近距离交流，汲取更多实战经验，获取第一手行业信息的人群，也将从这些内容中受益匪浅。
不适合人群：
自主学习强者：对于那些已经拥有强大自我学习能力，能够独立完成AI相关知识学习的人来说，这些额外的帮助可能不是必需的。 非AI领域人士：如果你不准备进入AI相关领域，或者对AI学习没有兴趣，那么这部分内容可能并不适合你。
模型参数（Model Parameter）是机器学习中非常重要的概念，它们是指模型为了从输入数据中学习并产生预测结果或进行决策而需要调整或优化的数值。
在神经网络中，模型参数包括每一层的权重（Weight）和偏置项（Bias）。这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行调整，以最小化损失函数。神经网络模型参数的数量和复杂性随着网络层数和每层的神经元数量的增加而增加。
超参数（Hyperparameter）是机器学习模型训练之前需要设置和调优的参数，它们与模型通过训练数据学习到的参数（如权重和偏置）不同。超参数定义了模型的结构或训练过程，但不直接从数据中学习而来，而是需要由模型的开发者或用户根据经验、试验或优化算法来设置。
常见的超参数包括学习率、批次大小、迭代次数、正则化参数和优化器选择等，它们定义了模型的结构和训练过程，对模型性能有重要影响。
