项目一：模型微调相关（面试问答总结） 首先让我介绍了简历中的第一个项目——模型微调相关项目。在交流过程中，面试官主要围绕以下几个方面进行了提问： 1. 指令遵循能力（未微调情况下的提升方式） 面试官提问： 如果不进行微调，如何让模型在回答指令时具有更高的指令遵循能力（例如格式准确率更高）？ 2. 训练数据来源与构造  训练数据是如何获取的？ 数据是如何构造和设计的？  3. Transformer 中的注意力机制  讲解 注意力机制（Attention Mechanism） 的基本原理。 为什么在计算注意力分数时需要 除以 ？ 为什么是 ，而不是 ？  4. LoRA（Low-Rank Ada...

得吃了

👋 各位准备面试的同学大家好！ 在前端面试中，“闭包” 是出现频率最高的基础题之一，也是区分候选人深度的关键题。很多同学在回答时容易遗漏要点，或者说不清它在框架底层的实际应用。 今天我把关于闭包的所有核心干货（定义、形成条件、优缺点、应用场景、面试标准回答模板、框架底层原理）全部整理出来了。建议直接收藏，面试前反复背诵！ 📚  一、闭包的核心定义与形成 1. 什么是闭包？ 定义：闭包指的是那些引用了另一个函数作用域中变量的函数。 从更深层的角度理解：  🎯 它是一个函数，有权访问另一个函数作用域中的变量和函数。 🧠 它存储着该函数和声明这个函数时的词法环境。 🛡️ 它是一种形成私有上...