华为机考

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LLM 是 Large Language Model（大型语言模型）的缩写，指的是一种基于大量文本数据训练的深度学习模型，能够理解和生成自然语言。LLM 的核心是 Transformer 架构，通过自注意力机制处理文本数据，从而实现高效的上下文理解和生成能力。以下是关于 LLM 的一些关键点：1. LLM 的核心特点大规模训练数据：LLM 通常使用海量的文本数据（如书籍、网页、论文等）进行训练。参数规模庞大：现代 LLM 的参数数量通常达到数十亿甚至数千亿（例如 GPT-3 有 1750 亿参数）。通用性强：LLM 可以处理多种任务，如文本生成、翻译、问答、摘要、代码生成等。上下文理解：通过 ...

JavaScript 的语法糖（Syntactic Sugar）是指那些让代码更简洁、更易读的语法特性，它们本质上是对底层功能的封装或简化写法，不改变语言的功能，但能提升开发效率。以下是 JavaScript 中常见的语法糖示例：1. 箭头函数（Arrow Functions）简化函数表达式，尤其是匿名函数。 // 传统写法 const add = function(a, b) { return a + b; }; // 语法糖（箭头函数） const add = (a, b) => a + b; 2. 模板字符串（Template Literals）用反引号 ` 包裹字符串，支持多...

一、LLM 与传统推荐系统的区别推荐系统的核心目标是为用户提供个性化的内容或产品推荐。传统推荐系统和 LLM 推荐系统在方法和实现上存在显著区别，主要体现在以下几个方面：对比项传统推荐系统LLM 推荐系统推荐方式基于规则、协同过滤、矩阵分解等方法通过自然语言理解和生成能力进行智能化推荐数据处理主要依赖结构化数据（用户行为、商品特征）能够处理文本、图片等多模态数据泛化能力依赖手工特征设计，泛化能力有限理解上下文语义，适应更多场景可解释性规则明确，易于解释生成式推荐可能解释性较弱，但能提供个性化解读个性化能力基于历史行为数据，存在冷启动问题（在系统中没有足够的行为数据，导致难以捕捉其兴趣偏好）通过...