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...

如图      

什么年代了，还有地主

1.介绍一下实习项目2.实习为什么离职，学校还有课吗3.HashMap的底层原理，介绍一些put流程4.SpringBean的生命周期5.SpringBean有机制实例化方式，这几种实例化方式有什么区别6.实际开发中有没有遇到循环依赖的问题，如果你遇到了，比如说A使用B，B使用A这种情况，你要怎么去解决7.JVM内存划分8.JVM垃圾回收机制，怎么判断对象是不是可以回收的，我说可达性分析，面试官说这个不是跟新生代老年代相关吗9.标记清理怎么去标记？程序计数器是干什么用的？10.实习相关拷打，具体场景就不说了，我给出根据实习出的问题： 1）怎么去数据库中挖掘数据 2）如果说挖出的数据量特别大有几...