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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 ...

在这个里要做一下学历分级，不同的学历，我给出的策略不一样。双非的兄弟没大厂实习的就继续找，暑期对你们来讲都没有多重要了，除非你是杭电，南方科技大学，深圳大学这种比较强的双非，或者自己有比较牛逼的经历。否则暑期上岸几率基本很小了。这个时候，我们就要认清形势。向上岸大厂概率不高了，那就赶紧找保底，尝试搞一份大厂日常实习，一直干到明年三四月份之后开始参加暑期。在双非这个学历下，暑期的进场时机已经不重要了。因此不用听别人的要早早准备暑期实习。没啥必要了，哪个大厂会要零实习，全黑马项目的双非学生进入公司暑期实习岗位？211/985的兄弟不用找了，这个学历下最重要的是进场时机。就算是零实习参加暑期实习其实压力也不是很大。而且还有各种学长内推。因此这个时间点下真的没必要再找实习了。有这时间多搞搞八股，算法，基础知识。多看看源码加深一下自己的基础能力才是关键。不能再仅仅是一个会写代码的学生，要开始有意的培养自己的潜力。