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...

求各位牛爷爷指点

   😅? 

#JAVA##JAVA面经##JAVA内推#1. 分段锁设计，扩容时如何避免并发冲突？思路核心是“分段加锁+扩容时单段独立处理”，结合实际项目中应对并发的经验，用通俗的语言说明分段锁逻辑和扩容时的并发控制，不涉及代码，突出实操性。回答示例面试官您好，我们项目中用分段锁解决高并发下的扩容冲突问题，核心思路很简单，就是把整个存储容器分成多个独立的段，每个段单独加一把锁，互不影响。扩容的时候，我们不会对整个容器全局扩容，而是只针对单个段进行操作。具体来说，当某个段的数据量达到扩容阈值时，我们只对这个段加锁，然后进行数据迁移、容量翻倍的操作，其他段正常处理读写请求，完全不受影响。而且扩容时会做双重校验...