网易互娱 2021.8.7 游戏研发笔试

✴️回答：简单点我们可以直接说，bert是基于encoder-only的结构，这个结构用来做生成式任务没有现有大基于decodee-only结构的模型好，其次我们可以说bert这种基于掩码的方式来生成文本本来做的就不是自己目标内的事，当生成较长文本时效果肯定烂的一批，然后我们还可以说bert没办法处理变长输入和输出。✅详细解释如下：BERT在生成式任务中存在一些明显的局限性：1.生成连贯性不足：BERT的训练目标是预测单个被掩盖的单词，而不是生成一长段连贯的文本。因此，在生成较长文本时，可能会出现逻辑不连贯、语义跳跃等问题。例如，它可能会生成一些在局部上下文看似合理，但在整体语篇中显得突兀的句子。2.生成长度受限：BERT的输入长度通常受到限制（一般为512个token左右）。这使得它在生成较长文本时会遇到困难，因为它无法有效地处理超出其输入长度限制的内容。相比之下，专门的生成式模型（如GPT）可以生成更长的文本，并且能够更好地保持文本的整体连贯性。3.缺乏明确的生成目标：专门的生成式模型（如GPT）是通过自回归的方式（从左到右或从右到左）来生成文本，其训练目标就是生成连贯的文本。而BERT的训练目标主要是理解文本，生成只是其能力的一种延伸，因此在生成任务上缺乏像生成式模型那样明确的优化目标。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

因为又被运营约稿了，然后也老被催更新，所以趁着放假就更新一下，这篇就写怎么去面试，怎么去准备大模型吧，这里也很有意思，这个牛客网在boss上来要我简历了，后面加了微信不过他们只要2-4年的资深大模型工程师。那么直接开始吧，本来打算早点更新的，不过嘛，下班之后一直在打游戏，对此只能说三角洲太好玩了，琳琅天上还是当年模样，好玩，想起小学时代玩的qq飞车了（时代眼泪了算是，现在人估计都没听过这个游戏了何况会去玩呢，真怀念那会边听歌边跑图）一晃便过去一个时代，这时间若白驹过隙，所以啊，诸君当是要珍惜时间和家人，不要太看重工作。先随便讲点吸引大伙注意力，那么直接开始今天的教程。先叠甲：以下的问题，基本上...

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