在北京牛客实习，在哪里租房

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xdm，我今天突然乐观了。 前两天一哥们私聊我，问要不要加入他的初创团队，做兼职。哥们对自己的项目非常的自信。大意是他做产品，负责调研市场，出方案，我干其中一部分活，做完项目之后挂平台卖，按成交量分成。画了一张非常大的饼：现在有完善的方案，我们只需要每天3-5小时，大概5天就做成一个项目，卖出一单后分成至少1w。 算日薪很高，对不对？ 在我看到他的方案之前一切都正常。方案是邮件发给我的，字数还挺多，分工和步骤都挺明确的——好了，这就是全部的优点了。 他熬夜写出来的这个方案的可行性几乎为0。他想要训练一个模型，但市面上根本没数据，他的星期项目团队也当然是没有实验室来获取数据；他想验证模型鲁棒性，...

单选大部分都是大模型？不是哥们？你觉得几个人能会，编程那个图至于搞那么复杂吗，好像看懂啥意思了，结果一看示例完全超乎我的想象

先搞懂：为什么需要位置编码？Transformer 模型本身是 位置无关 的！它不知道哪个词在前，哪个词在后。比如 "我喜欢吃苹果" 和 "苹果喜欢吃我" Transformer 会认为这两个句子的结构完全一样，因为它只关心词与词之间的关系，不关心顺序。但实际上这两个句子的意思完全不同！所以需要 位置编码 来告诉模型每个词的位置信息传统位置编码问题方案1：学习型位置编码，初始化一个位置向量，全程全靠train给每个位置随机初始化一个向量让模型自己学习每个位置应该是什么样的❌ 缺点：只能处理训练时见过的长度，遇到更长的句子就傻眼了方案2：正弦位置编码用三角...