春招焦虑

1、知道 GPT 和 BERT 这种模型的基础框架是怎样的吗BERT 和 GPT 都是基于 Transformer 的预训练模型，但结构和任务目标不一样。BERT 一般采用 Transformer Encoder 堆叠起来的双向编码结构，在预训练时主要做 MLM，也就是随机遮盖一部分 token，让模型根据上下文去恢复被遮掉的词，因此它更适合理解类任务，比如分类、匹配、抽取、检索表示学习。GPT 采用 Transformer Decoder 堆叠起来的单向自回归结构，在预训练时做 next token prediction，也就是根据前面的 token 预测下一个 token，因此它更适合生成...

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这种要去吗？

技术评审会上，我说了一句：“这个功能上线方式我不同意。”会议室瞬间安静。屏幕上是即将上线的方案，十几个人看向我——而我只是一个刚入职两个月的新人。Tech Lead停下鼠标：“为什么？”我把电脑投到屏幕上，说了一句话：“如果今天晚上流量涨3倍，这个方案可能直接把数据库打崩。”我打开压测报告：当前方案：请求全部直打数据库当 QPS > 2k 时查询响应时间从 80ms → 2s → 8s我指着曲线说：“这不是变慢，这是雪崩。”会议室沉默了几秒。我继续讲：“如果加一层缓存 + 限流 + 降级兜底，数据库压力能降70%。”Tech Lead看了我一眼：“继续。”🎯 两个月前，我连项目都跑不起...