拼尽全力只A出一道，第一道我用的贪心，第二道感觉用bfs可以做，但就是做不出来，第三道没时间做了。#牛客AI配图神器# 鼠鼠还是太垃圾了，华为与我无缘了#笔试#

真服了，我不信有这个题，还不会 常见的业务题 ◆ 大模型（LLMs）基础面 • 目前主流的开源模型体系有哪些？ • prefix Decoder 和 causal Decoder 和 Encoder-Decoder 区别是什么？ • 大模型LLM的 训练目标 是什么？ • 涌现能力是啥原因？ • 为何现在的大模型大部分是Decoder only结构？ • 简单 介绍一下 大模型【LLMs】？ • 大模型【LLMs】后面跟的 175B、60B、540B等 指什么？ • 大模型【LLMs】具有什么优点？ • 大模型【LLMs】具有什么缺点？ ◆ Layer normalization 篇 • La...

大寄特寄，软开编程题，本来第一题没啥思路，看到第二题就信心满满的用前些天针对图论学习的dijikstra堆优化版，结果花了一个多小时调优还超时，只能过20％😫

4.21 投简历4.23 约后天一面4.25 一面无手撕，上来先拷打论文，其中有个地方用了rag，面试官问我这里是怎么把文本转换成向量储存的。(我以为是问我工程上的实现，这是去年做的一个小模块，回忆了半天细节，答得支支吾吾，面完了之后结合下一个问我才意识到其实是问我embedding过程)看我支支吾吾就直接问transformer是怎么把token处理成向量的。transformer的self-attention和cross self-attention区别在哪里。pre-norm和post-norm的区别？进一步，为什么现在主流大模型都用post-norm。lora的实现过程。大模型用的Lo...