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。
梯度下降（Gradient Descent）：梯度下降是一种优化算法，用于寻找函数的局部最小值。梯度下降通过迭代地调整参数，沿着函数的负梯度方向（即函数值下降最快的方向）进行搜索，直至达到局部最小值。在机器学习和深度学习中，它常被用来最小化损失函数，从而找到模型的最佳参数。
梯度下降的基本思想：从一个初始点出发，沿着损失函数的负梯度方向不断更新参数，直到达到一个局部最小值或者全局最小值。
批量梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）：在每次迭代中，批量梯度下降使用整个数据集来计算损失函数的梯度，并根据这个梯度来更新模型的所有参数。
优点：计算稳定，容易实现并行化。
缺点：当数据集很大时，计算量大，内存占用高，收敛速度慢。
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：在每次迭代中仅随机选择一个样本来计算损失函数的梯度，并根据这个梯度来更新模型的一个或多个参数。
优点：计算速度快，适用于大数据集和在线学习场景。
缺点：由于每次只使用一个样本，梯度估计的噪声较大，可能导致收敛过程不稳定，甚至无法收敛到全局最小值。
小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）：每次迭代使用一小批样本（介于1和整个数据集之间）来计算梯度，并据此更新模型参数。
优点：结合了BGD和SGD的优点，既减少了计算量，又提高了收敛的稳定性。
缺点：需要选择合适的批量大小，过大的批量会导致计算量增加，过小的批量则可能导致收敛不稳定。
Gradient Descent
