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面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...

果断听牛友们的建议换成agent方向了，简历求拷打，还有什么要改的吗，孩子已经放弃大模型算法了

📌 核心区别速览1. 用途定位Get - 主要用于获取资源✅ 像去图书馆借书，只是获取信息，不改变书籍本身✅ 适合查询、搜索等操作Post - 主要用于提交数据✅ 像在图书馆还书或借书，会改变系统状态✅ 适合新增、修改、删除等操作2. 参数位置Get - 参数放在URL地址中✅ 例如：www.example.com/user?id=123✅ 参数可见，直接暴露在地址栏Post - 参数放在请求体中✅ 参数隐藏在HTTP请求的body部分✅ 不在地址栏中显示3. 安全性Get - 相对不安全✅ 参数明文显示在URL中，易被窃取✅ 不适合传输敏感信息（如密码、身份证号）Post - 相对更安全 ...