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...

恐怖如斯

"请介绍一下你在实习期间的主要工作成果。" 答辩组的三位技术专家坐在对面，我深吸一口气，打开了准备好的PPT。 "我主要参与了订单系统的架构优化项目。三个月前接手时，这个系统在日常流量下就偶尔会出现超时，团队一直担心大促时会扛不住。" 我翻到第二页，上面是一张压测报告的对比图： "通过参与微服务拆分、缓存架构重构和数据库读写分离，我们把系统的QPS从8000提升到了80000，P99延迟从500ms降到了50ms。上周的全链路压测中，系统在模拟双十一流量洪峰下依然保持稳定。" 一位专家抬起头："你具体负责了哪些模块？&quo...